データの処理が完了し、売上コンバージョンを促進する要因を特定するために、モデル開発ライフサイクルを継続したいと考えています。次のステップは何ですか？

モデル開発ライフサイクルにおいて、データ処理が完了し、モデルを構築する準備ができた次の重要なステップは、データをトレーニングセットとテストセットに分割することです。これにより、モデルが未知のデータに対してどの程度うまく機能するかを客観的に評価できます。モデルをトレーニングに使用したデータと同じデータでテストすると、モデルが過学習しているかどうかを判断できず、その汎化能力を正確に評価できません。 他の選択肢は、このステップの後に続くものです。 「モデルを使用して、新しい顧客入力データに対して予測を実行します」は、モデルがデプロイされた後の運用段階のステップです。 「モデルのパフォーマンスを監視し、必要な調整を行います」も、モデルのデプロイ後の継続的な管理の一部です。 「キュレーションされたデータでモデルをテストおよび評価し、モデルのパフォーマンスを判断します」は、データを分割した後にテストセットを使用して行うステップです。