学びを仕事に繋げる / 外貨を稼ぐ / 継続的に成長する - Sansan Tech Blog
「公立はこだて未来大学」にお招きいただき、学生さん向けに講義をさせていただきました。 講義で用いたスライドは公開済みで、既にTwitterやはてブでも反響をいただいております。 スライド内には埋め込み動画やリンク等、Speaker Deckでは再現されないものもあるので、講義資料をあらためて「記事形式で」全ページ公開したいと思います。 講義のテーマ／構成について 講義のタイトルは「学びを仕事に繋げる」としていますが、 「海外進出」（外貨を稼ぐという選択肢を持つ） 「成長サイクル」（継続的に成長する） と併せた 3本立て 1 にしています。 講義のテーマは非常に悩んだのですが、私の経験から学生さん向けに話せるもっとも価値のある内容はなんだろう？どうやったら90分飽きずに聞いてもらえるだろう？と考えた結果このようになりました。 2 学生さん向けの講演ではありますが、現場でバリバリ活躍されている
MLOps論文 Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture の要点まとめ - 肉球でキーボード
MLOpsを体系的にまとめた論文「Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture」を読んだので、要点をまとめました。 元論文：https://arxiv.org/abs/2205.02302 TL;DR 「MLOpsって何？」に答えた論文 MLOpsに関わる文献調査・ツール調査・専門家インタビューを行った MLOpsに必要な原理・要素・ロール・アーキテクチャをまとめた MLOpsの言葉の意味を定義した MLOpsの課題をまとめた 本文要点 0 Abstract MLOpsは今だに漠然とした言葉であり、研究者と専門家間でMLOpsの定義が曖昧となっている。 本論文では文献調査・ツール調査・専門家へのインタビューを行い、MLOpsを調査した。 調査から以下の結果を体系的にまとめた MLOps
機械学習開発の標準戦略MLOps
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 機械学習の開発を円滑に進めるためにMLOps の取り組みは重要です。今日はよく使われているMLOps のFramework であるKubeflow とKubeflow に基づいたCloud Service AI Platform を皆さんへ紹介させていただきます。 ※なお、この記事中の図示は、特に断りが無い限り筆者が作成したものです。 MLOpsとは MLOPSは分析（ML）＋開発（Dev）＋リリース（Operations）の組み合わせです。 機械学習の開発効率を向上させる為に、機械学習project の開発原則とルールが纏められています。 MLOpsのレベル MLOps の自動化はその程度により3 つのレベルがあります。 詳細については【Google Cloud「MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン」（リ
How Optimizing MLOps Can Revolutionize Enterprise AI
How to Use Multiple GitHub Accounts Git is a popular tool for version control in software development. It is not uncommon to use multiple Git accounts. Correctly configuring and switching Git accounts is challenging. In this article, we show what Git provides for account configuration, its limitations, and the solution to switch accounts automatically based on a project parent directory location.
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