マイクロサービスとしての機械学習――Wantedly Peopleの事例から

Wantedlyの開発現場で活用されている技術や手法は、日々進化するプロダクトに合わせて柔軟に変化しています。この連載では実際の開発で取り組んでいる技術や手法を、実務に使える形でお伝えしていきます。今回は名刺管理アプリ「Wantedly People」の事例を踏まえながら、実際のプロダクトに機械学習がどう活用されているのか、また、マイクロサービスとしての機械学習について紹介していきます。 はじめに 本連載は、WANTEDLY TECH BOOK 2から抜粋し、再編集したものになります。 こんにちは。Wantedlyでサーバサイドと機械学習サイドを扱っている丹治です。名刺管理アプリ「Wantedly People」を作っています。 Wantedly Peopleは「人工知能」と「機械学習」を用いて賢く名刺管理を行うことができます。この記事では、アプリケーションの裏側で動いている機械学習サービ

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“Github上でプルリクエストが出されると、Kubernetes上でQAサーバ（本番とは違う検証用サーバ）が自動で立ち上がる。 QAサーバにデプロイし、過去のデータからQA上での精度を測る。”