MLOpsとは？

ビジネスのための MLOps

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

コース概要

第1章

  • MLOpsとは？
  • ビジネス上の意義と前提条件

第2章

  • MLOpsライフサイクル

第3章

  • 理論から実践へ
    • 例：ビジネスリスク
    • MLOpsチームを輝かせる方法

第4章

  • ベストプラクティス
  • 落とし穴
  • 事例研究
ビジネスのための MLOps

前提知識

$$ DataCamp「Machine Learning for Business」コース

$$

本コースの前に、次などを受講してください：

ビジネスのための MLOps

MLOpsとは？

Machine Learning Operations

開発（Dev）と

IT運用（Ops）

を統合するD​e​v​O​p​sに由来

一体化する考え方

MLOpsは、成功したDevOpsの原則をデータサイエンスと機械学習に適用

DevOps

ビジネスのための MLOps

MLOpsとは（続き）

標準化、

効率化、

企業が多数のMLモデルを並行運用できるようにする

ビジネスのための MLOps

サプライチェーン予測

主要製品の月次予測を想像してください。

  • 標準化

    • 製品ごとに利用可能な各モデルを実行

  • スケールと効率化

    • 全製品を予測
    • 週次・日次予測へ移行
  • 自動化
    • 予測とテストをすべて自動化

$$

スーパーマーケットの棚

ビジネスのための MLOps

MLOpsの活用方法

主な活用例

  • 自動翻訳
  • 自動運転
  • レコメンドエンジン
  • 予知保全
  • 検索エンジン最適化

ビジネスのための MLOps

MLOpsの利点

優れたMLOpsは次を実現

  • スケーラブル
  • （大部分）自動化
  • 安定
  • 保守性・適応性が高い
ビジネスのための MLOps

Ayo berlatih!

ビジネスのための MLOps

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