Model Monitorを含むSageMakerパイプラインが、MonitoringExecution出力でbaseline_drift_check違反を報告し、パイプラインが失敗しています。これらのドリフト違反に対処するための適切なアクションは何ですか？

baselinedriftcheck違反は、モデルのパフォーマンスが時間とともに低下していることを示唆しています。この問題に対処するには、モデルを再トレーニングしてパフォーマンスを向上させる必要があります。再トレーニングには、最新のデータを使用することが不可欠です。さらに、モデルの再トレーニング後には、Model Monitorのベースラインも更新する必要があります。これにより、新しいモデルの特性を正確に反映した新しいベースラインが確立され、将来のドリフト検出がより効果的になります。 他の選択肢は不適切です。 SageMaker Debuggerはモデルのトレーニングプロセス中の問題を特定するツールであり、ドリフト違反の直接的な解決策ではありません。 新しいトレーニングデータでモデルを再トレーニングしても、元のベースラインを使い続けると、新しいモデルの特性と合致せず、誤ったドリフト検出が続く可能性があります。 emitmetricsフラグはメトリクスの出力を制御するものであり、ドリフト違反の根本的な解決にはなりません。