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機械学習 PoC と本番運用のあいだ - Qiita
English version is here: (https://koyaaarr.medium.com/between-machine-learning-poc-and-production-618502abef86) はじめに 機械学習を使った PoC(Proof of Concept; 効果検証)は、近頃の AI ブームを受けて盛んに行われていることと思います。そしてその後、(とても幸運なことに、)PoC で良い結果を得られた場合、PoC の仕組みを本番運用したいという話が持ち上がります。しかしながら、探索的データ分析や予測モデルの作成などは多くの知見が共有されている一方、それらを運用していくための知見はまだあまり多くないように思います。 本記事では、PoC から本番運用へと移行するあいだに、技術的には何が必要なのかを検討していきます。機械学習 PoC が一過性のまま終わらず、本番
技術的なハマりパターンを分類・オサレに命名し、パターン毎に解決策(エンジニアのググり方・質問の仕方)を明示してみた - Qiita
技術的なハマりパターンを分類・オサレに命名し、パターン毎に解決策(エンジニアのググり方・質問の仕方)を明示してみたtips ※ 2021年1月22日(金)更新 2021-01-22 10:55 @zeatan さんからの編集リクエストを受け付けました。: not reflect(ed)について ・ "-" について ※ 2021年1月23日(土)更新 2021-01-23 13:25 Googleability を高める Cheat Sheet に語彙を追加しました。 : custom ・ pass について ※ 2021年1月24日(日)更新 2021-01-24 19:36 Googleability を高める Cheat Sheet に語彙を追加しました。 : not smooth について ※ 2021年1月25日(月)更新 2021-01-25 11:32 Googleabili
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