よって翻訳されました。使用して、すでに使用しているモデルと新しいモデルを比較し、新しいモデルが現実的な条件においてどれだけ適切に動作するかを確認できます。新しいモデルの性能が向上していることを確認したら、アプリをアップデートすることなく、すべてのユーザーに新しいモデルを簡単にロールアウトできます。つのバージョンのモデルを評価する方法について説明します。この機能では、カスタムの画像ラベル付けモデルを使用して、植物の画像からその種類を特定します。比較するテストを実施するとします。以下の手順では、テストをセットアップして実行する方法、ならびに結果に応じてアクションを実行する方法を示します。テストを実施するための最初のステップはアプリの変更です。パラメータを使用するようにアプリを変更し、使用するモデルをこのパラメータで決定します。このパラメータのデフォルト値として、アプリがすでに使用しているモデルを設定します。する必要なく、さまざまなモデルに変更してテストできます。パラメータで指定されたモデルを読み込むようにします。パラメータを使用して、どのモデルを適用するかを決定できるようになりました。パラメータに指定します。ユーザーごとにモデルを変えて比較します。コードに次の処理を追加します。イベントをロギングします。イベントとして使用されます。イベントとは、ユーザーがテストの参加者としてみなされる条件としてあらかじめトリガーする必要があるイベントです。テストに記録されないようにします。目標指標を決定する次のステップでは、モデルの成功をどのように測定するかを決定します。その指標に従って、モデルのさまざまなバージョンの効果をテストするのに必要なデータをアプリが収集できるようにします。収益、日々のエンゲージメント、ユーザー維持率など、いくつかの組み込み指標があります。フローのテストや、パラメータを微調整する際に役立ちますが、モデルやユースケースを評価する際には役に立たない場合があります。イベントのために最適化を試みます。前に述べた架空の植物画像検索機能を使用して、各結果に含まれるモデルの信頼度の順序で検索結果をユーザーに表示するとします。モデルの精度に関する知見を得る方法の一つとして、ユーザーが最初の検索結果を開いた頻度を調べるという方法が考えられます。イベントをロギングします。null);テストの指標は、最終的にはアプリがモデルをどのように使用するかによって異なります。ストアにアプリをデプロイできます。コンソールのみを使用してさまざまなモデルをテストできます。データを収集するようになりました。