Introduction to MLOpsMLSE 夏合宿 2022 3 日目基調講演の資料です。 リンクをそれぞれのスライドのフッターにつけていますので、引用元は PDF をダウンロードすると確認できます。
機械学習システムアーキテクチャ入門 ＃2
機械学習システムのアーキテクチャを検討する上で考慮すべき課題について調査しまとめた資料です。Money Forward 社内で開かれた MLOps についての勉強会のために作成しました。 ## Reference 澁井 雄介 著 AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン 翔泳社 2021年 https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798169453 有賀 康顕 中山 心太 西林 孝 著 仕事ではじめる機械学習 第2版 オライリー・ジャパン 2021年 https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798169453 Katrina Clokie 著 風間 裕也, 河原田 政典 訳 A Practical Guide to Testing in DevOps Japanese Edition
機械学習システムアーキテクチャ入門 #1
機械学習システムのアーキテクチャを検討する上で考慮すべき課題について調査しまとめた資料です。Money Forward 社内で開かれた MLOps についての勉強会のために作成しました。 ## Reference ### 大規模なデータを扱う難しさ - Architecture Evolution in Repro https://speakerdeck.com/joker1007/architecture-evolution-in-repro - Sidekiq to Kafka ストリームベースのmicro services https://speakerdeck.com/joker1007/sidekiq-to-kafka-sutorimubesufalsemicro-services - ReproのImport/Exportを支えるサーバーレスアーキテクチャhttps://spe
Using MLOps to Bring ML to Production/The Promise of MLOps
In this final Weave Online User Group of 2019, David Aronchick asks: have you ever struggled with having different environments to build, train and serve ML models, and how to orchestrate between them? While DevOps and GitOps have made huge traction in recent years, many customers struggle to apply these practices to ML workloads. This talk will focus on the ways MLOps has helped to effectively in
機械学習モデルを高速にオンラインテストする仕組みを作った話
こんにちは。Mercari Advent Calendar 2019の20日目は、AIチーム所属エンジニアのlain_m21が担当させていただきます。 一度出したサービスはそのまま放置せず、何度も改善させていくものです。特に機械学習を用いたサービスを改善させていく際には、精度向上がどれほどのビジネスインパクトがあるのか、どの指標を用いてモデルを改善していくべきなのか、ということを常に考える必要があります。それらを検証するために、オンラインでモデルを高速にテストする仕組みが必要だったので作った、という話をします。 背景 機械学習を用いたサービスは、開発時には何かしらの精度指標を最適化するようにモデルを学習させます。しかし、その精度向上が実際にはどれほどのビジネス的なインパクトに繋がるかは、プロダクション環境に出すまでわからないことがとても多いです。 例えば、出品時に商品の提示価格をサジェスト
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