MLOpsアプリケーションの監視・再学習・置き換え

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

この演習はコースの一部です

ビジネスのための MLOps

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

無料でコースを始める

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

現在の演習

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 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