MLアプリケーションとAIのブームに伴い、正確なモデルの開発はパズルの一部に過ぎないことは明らかだ。0]駆動の製品を成功させるためには、MLopsのプラクティスと、MLモデルをトレーニングし、デプロイし、プロダクションで管理するためのインフラを構築しなければならない。重要なトピックをいくつか挙げる:

  • MLopsツール

  • モデル・ドリフトとモニタリング

  • シームレスな再トレーニングとモデルのバージョン管理

  • データのバージョニングとアーティファクトの保存



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