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MNTSQがMLOpsを成功させる5つのポイントを解説！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2021年12月13日 ※本稿は、MNTSQ株式会社による寄稿です。 今、機械学習の実用性が注目され... 最終更新日： 2021年12月13日 ※本稿は、MNTSQ株式会社による寄稿です。 今、機械学習の実用性が注目され、さまざまな分野で機械学習の活用可能性が広がっています。あわせて、ピンポイントではなく、幅広い分野で長期的で安定的に機械学習のモデルを開発・運用できるようにMLOpsへの注目が高まっています。 MLOpsでは、機械学習システムの開発や運用にまつわるさまざまな困難を解消するべく、機械学習システムの運用がしやすい開発基盤づくりが目指されています。一方で、このMLOpsには明確な定義はなく、さまざまな要求に応える技術がMLOpsの名の下に乱立している状況です。 この記事では、MLOpsの導入を検討する際に押さえておきたいポイントを5つに分けて紹介します。 ポイント① MLOpsを理解する｜その1：DevOpsとMLOps MLOpsは、DevOpsを元にした表現で、MLOpsの多くの
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