機械学習モデルのライフサイクルのフェーズはどうなっていますか？
データ・アクセス(Data access)、データ・クレンジング(Data cleansing)、フィーチャー・エンジニアリング(feature engineering)、モデル・トレーニング(model training)、モデル比較、モデル登録、モデル展開、モデル・モニタリング(model monitoring)、そして必要に応じて再トレーニング