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  データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! - Qiita

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  • 2021/09/16

  データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!!統計データサイエンティスト新人プログラマ応援Qiita10th_過去CountdownCalendar2022 通りすがりのデータサイエンティスト、技術士（情報工学）・工学博士です。2021年9月11日（執筆当時の今日)まで、「俺はデータサイエンティストの経験が長い」ことを自慢していました。二十代の頃、いろんな論文公募で通らずに、データ解析したら二席をいただいたことに始まるかもしれません。 @kazuo_reveさんのあるところでの、ある書き込みに、意見を書こうと思いました。筋書きを立てていたら次々気がついたことが３つありました。気づき１「現場経験」、気づき２「隠蔽、改竄」、気づき３「10年」。 目次 目次 ・気づき1. 現場経験 ・気づき2. 隠蔽・改竄 ・気づき3. この１０年、

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  たった3人で運用するドコモを支える機械学習基盤の作り方 ー Kubernates × Airflow × DataRobot を使ったMLOpsパイプライン ー - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

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  • 2022/12/19

  TL;DR 自己紹介・モチベーション 処理の再現性の担保・デプロイの迅速化 実現したかったこと 1. コードの再現性を担保する 2. 簡単に機械学習タスクの実行パイプラインをかけるようにする 3. ノートブックファイルを、そのままの形でパイプラインに組み込めるようにする スケーラビリティの確保 DataRobotについて スコアリングコード機能 実装上のポイント 工夫点 はまったポイント 所感 あとがき TL;DR 機械学習基盤をKubernates上で構成することで、機械学習にかかわる一連の処理の再現性を担保できるようになった。 AutoML製品（DataRobot)の機能をKubernates（以下k8s)上で実行させることで、バッチ予測を並行実行し、大幅に高速化することができた。 データサイエンティストが自分自身で容易に機械学習パイプラインの定義・デプロイができるようになった。 自己

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