機械学習モデルの実装と運用～MLOps導入へのアプローチ
- 会場：オンライン イベント
機械学習プロジェクトにおいて、データ分析の実験管理からモデルの公開を正しく行うことが求めらています。
本講演では、これから機械学習プロジェクトの本番運用を予定されている企業・ご担当者様に向けて、
機械学習プロジェクトのプロセスから機械学習を行う基盤を構築し、それを運用していくためのアプローチ方法をご紹介します。
第1回 2022年2月24日 14：00～15：00
機械学習プロジェクトにおける課題からMLOpsの必要性を考え、MLOps導入のアプローチ方法を紹介します。
アプローチとしては以下の順にお話します
1）機械学習プロジェクトのプロセスを再定義
2）環境の定義、基盤構築の計画を実施
3）機械学習プロジェクトで作成される成果物や資材についての定義
4）それら資材についてのライブラリ管理方法
第二回 2022年3月1日 14：00～15：00
その1に引き続き、機械学習プロジェクトの本番運用に欠かせない要素を紹介します。
1）精度のモニタリングについて
モデルの精度劣化をモニタし、モニタ結果を管理しながらその1で定義したプロセスに従い再学習をする方法
2）特徴量の管理について
学習環境と本番環境で利用するデータを管理することで、効率的に正確にプロジェクトを運営する方法
| 開催日時 |
第1回 2022年2月24日（木)14:00～15:00 第2回 2022年3月1日（火）14:00～15:00 |
|---|---|
| 開催場所 | オンラインにて開催 *事前にご視聴用URLをメールにてご案内します。 |
| 参加費用 | 参加無料 |
| 講師 | エンジニア統括 山本聡 |
| アジェンダ | 14:00-14:45 セミナー本編 |
| お申込み | 申込は終了いたしました。 |
