39分

37. MLOpsとは?どのようにMLOpsを実装しているか? w/ kenta_sato3 fukabori.fm

    • テクノロジー

話したネタ

MLOpsとは何か?
MLOpsの定義
MLのおけるモデルとは何か?
MLOpsで解決する課題とは?
CACE / Changing Anything Changes Everything
学習に使ったデータ管理の難しさ
メタ情報だけのバージョン管理というプラクティス
MLに必要なパイプラインを回すのは大変
ML Superhero、MLからインフラ構築まですべて担う人
Stockmark社におけるMLOpsに取り組む前のアーキテクチャとは?
BERTを使ったMLバッチ処理実サービスのアーキテクチャとMLOpsの取り組み
MLOps取り組み前のアーキテクチャの課題とは?
温かみのある手動Opsの自動化
AWS CodeBuildの権限周りの楽さ
ワークフローが見えにくい課題をワークフローエンジンで解決する
AWS Step Functions と AWS Batch の活用
今後のMLOpsの野望
モデルのパフォーマンスを決める上流データバリデーション
学習のパイプラインの整理、その目指すべきところは?
汎用言語モデルをGoogle TPUでの開発
MLOpsにどのような気持ちで望んでいるか?
ペインをどうやって発見しているか?
推測するな、計測せよ
電笑戦 ~ AIは人を笑わせられるのか 第 2 回  電笑戦の背景と挑戦者
Stockmark Tech Blog
エンジニア募集中


See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

話したネタ

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MLのおけるモデルとは何か?
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MLに必要なパイプラインを回すのは大変
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Stockmark社におけるMLOpsに取り組む前のアーキテクチャとは?
BERTを使ったMLバッチ処理実サービスのアーキテクチャとMLOpsの取り組み
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温かみのある手動Opsの自動化
AWS CodeBuildの権限周りの楽さ
ワークフローが見えにくい課題をワークフローエンジンで解決する
AWS Step Functions と AWS Batch の活用
今後のMLOpsの野望
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汎用言語モデルをGoogle TPUでの開発
MLOpsにどのような気持ちで望んでいるか?
ペインをどうやって発見しているか?
推測するな、計測せよ
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