MLOps に関するビジネス上の課題とリスク

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この演習はコースの一部です

ビジネスのための MLOps

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第1章では、MLOps の概要と、複数の Machine Learning アプリケーションを同時に設計・開発・運用したい企業になぜそれが必要なのかを紹介します。スケーリングや自動化といった MLOps の主要要素、その利点、そして依然として難しい点について学びます。さらに、技術面・マネジメント面の両方から、MLOps を始めるために何が必要かも探ります。

Exercise 1: MLOpsとは何ですか？Exercise 2: MLOps: 一連の実践とは...Exercise 3: MLOps の特徴はどれですか？Exercise 4: MLOpsを導入するビジネス上の理由 Exercise 5: MLOps に関連する分野 Exercise 6: MLOps への投資方法 Exercise 7: MLOps に投資する理由 Exercise 8: MLOpsの土台を築く Exercise 9: MLOpsのチームメンバー Exercise 10: MLOps の前提条件 Exercise 11: MLOpsの要素

第2章では、設計、開発、デプロイ、運用まで、MLOps のライフサイクル全体を学びます。生産性の高い Machine Learning アプリケーションにモニタリングが不可欠な理由や、モデルを定期的に再学習（再トレーニング）する必要性についても解説します。

Exercise 1: MLOpsをエンドツーエンドで解説 Exercise 2: MLOps のライフサイクルにおける重要な 10 のステップ Exercise 3: MLOpsアプリケーションの主要なステージ Exercise 4: 主要なMLOps各段階の重要タスク Exercise 5: 設計フェーズ Exercise 6: 設計フェーズのタスクを後ろ倒しにする Exercise 7: 成功の設計図：MLOpsプロジェクトをデザインする Exercise 8: 開発フェーズ Exercise 9: 開発タスク Exercise 10: 開発フェーズにおける役割 Exercise 11: MLOpsアプリケーションの監視・再学習・置き換え Exercise 12: MLOpsライフサイクルの特徴 Exercise 13: MLOpsユースケース開発における個々の責務 Exercise 14: MLOps ライフサイクル

第3章では、理論から実践へと進み、Machine Learning モデルのデプロイにおける主な課題とリスクを明らかにします。さらに、MLOps チームがどのように成功裏に運用しているか、そしてマネジメントがスケーリングを後押しするためにできることを学びます。

Exercise 1: MLOps に関するビジネス上の課題とリスク

現在の演習

Exercise 2: MLOps が難しいのはなぜですか？Exercise 3: 従来のソフトウェア vs. MLOps Exercise 4: 想定されるMLOpsのビジネスリスク Exercise 5: MLOpsチームはどのようにうまく運用するか Exercise 6: DevOpsスタイルのチーム Exercise 7: MLOps導入の課題 Exercise 8: 現在のMLOpsの姿 Exercise 9: MLOpsに関する誤った記述 Exercise 10: MLOps が難しい理由

最終章では、ベストプラクティスと避けるべき落とし穴を取り上げ、ビジネスの MLOps の取り組みをどのように軌道に乗せるかを示します。最後に、MLOps の成熟度レベルを確認し、重要な本番プロセス向けの Machine Learning アプリケーションを設計・開発・運用した実例のケーススタディでコースを締めくくります。

Exercise 1: 企業がMLOpsに完全対応するための道筋 Exercise 2: 妥当なMLOpsのKPI Exercise 3: デプロイ成熟度の順序付け Exercise 4: MLOps の成熟度 Exercise 5: MLOpsのベストプラクティスと落とし穴 Exercise 6: 何をテストすべきですか？Exercise 7: （ベスト）プラクティスではない？Exercise 8: MLOpsケーススタディ：MLOpsで利益を拡大する Exercise 9: ケーススタディの重要ポイント Exercise 10: まとめ