MLOpsの役割

MLOpsの概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

機械学習のライフサイクル

• ビジネス系の役割
• 技術系の役割

ビジネス系の役割

• ビジネスステークホルダー
• ドメイン専門家

ビジネス系の役割：ビジネスステークホルダー

• 予算の決定
• 企業ビジョン
• ライフサイクル全体に関与

ビジネス系の役割：ドメイン専門家

• 領域知識
• ライフサイクル全体に関与
• データの解釈と検証

技術系の役割

• データサイエンティスト
• データエンジニア
• MLエンジニア

技術系の役割：データサイエンティスト

• データ分析
• モデルの学習と評価

技術系の役割：データエンジニア

• データの収集・保存・処理
• データ品質の確認と維持

技術系の役割：MLエンジニア

• 多能工的な役割
• 機械学習の全ライフサイクルに特化

MLに関わる追加の役割

• データアナリスト、開発者、ソフトウェアエンジニア、バックエンドエンジニア
• 機械学習の適用により責務は変わる
• スタートアップと大企業では異なる

演習に進みましょう！

MLOpsの概念