3モデルのデプロイと再学習

• 3.1モデルの登録とデプロイ（エンドポイント）

  学習済みモデルの 登録（モデルレジストリ） と、推論用 エンドポイント——リアルタイムの オンラインエンドポイント とバッチ処理の バッチエンドポイント——へのデプロイを理解します。モデルを実運用に乗せます。

• 3.2監視・再学習と MLOps

  デプロイ後の 監視（データドリフト・性能・推論ログ）、再学習の自動化、MLOps（パイプライン・CI/CD・モデルのバージョン管理）を理解します。モデルを継続的に良い状態に保ちます。