機械学習基盤のセキュリティとエクスペリエンス - builderscon tokyo 2019

Abstract 「AI幻滅期」と言われている昨今ですが、ブームが落ち着く一方で私たちITエンジニアの実業では機械学習技術の導入や導入検討が増えており、また堅実な事業活用も進んでいると感じます。 本セッションでは、話者が約2年半に渡って機械学習とデータサイエンスの基盤に携わってきた経験から、機械学習基盤で必要となったセキュリティとエクスペリエンスについてお話しします。 また直近2〜3年に渡る機械学習プロジェクトの増加と50名超から成る機械学習研究者・データサイエンティスト・DevOps/ML Opsの混合組織が成長する中でいかに軽量に研究開発や検証を行い、セキュリティを保ち、エクスペリエンスを向上させるか、これらを念頭に置いた基盤の変遷についてもご紹介します。 【機械学習基盤のセキュリティ】 機械学習基盤ではカメラ映像や位置情報といったデータを一般的なWebアプリケーションとは異なったシス

[mazgi]

通れば→2017年: 機械学習のPoC基盤として設計(Phase 1) →2018年〜: CV, DSなど細分化、事業化、再設計が必要になったポイントと理由、今の取り組み(Phase 2) →みたいな話をさせていただこうと思ってます！