まとめ

End-to-End Machine Learning

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

ここまでの歩み

完全なMLパイプラインを構築しました:

  • 課題定義
  • データクリーニング
  • 特徴量設計と選択
  • モデル学習と評価
  • TDDとCI/CDによるデプロイ
  • モデル監視
  • フィードバックループ

MLライフサイクル全体

End-to-End Machine Learning

次は？

大きなクエスチョンマーク

End-to-End Machine Learning

まだやることが多い！

  • MLライフサイクルは一度きりの解ではありません。
    • 反復的で有機的です。
    • 継続的に改善しましょう！
End-to-End Machine Learning

演習に進みましょう！

End-to-End Machine Learning

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