MLOpsアプリケーションを本番運用で活用するには、リスクが伴います。リスクには、ビジネスリスク、エンジニアリングリスク、データサイエンス／モデリングリスク、ガバナンスリスクがあります。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
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。
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。
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。
現在の演習
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。
