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機械学習(ML)アプリケーションとAIの急速な普及により、正確なモデルの開発は課題の一部であることが明らかになっています。機械学習を活用したプロダクトを成功させるには、本番環境でMLモデルを訓練、デプロイ、管理するためのMLOpsプラクティスとインフラストラクチャを構築する必要があります。主要なトピックには以下が含まれます:

  • MLOpsツール
  • モデルドリフトと監視
  • シームレスな再訓練とモデルのバージョニング
  • データバージョニングおよび生成物の保存


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