Cloud AI Platform Pipelines のご紹介 | Google Cloud 公式ブログ

※この投稿は米国時間 2020 年 3 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ノートブックで機械学習（ML）モデルのプロトタイプを作成している最中は、かなり簡単に思えるかもしれません。ですが、ML ワークフローを持続可能かつスケーラブルにするために必要な他の部分が気になりだすと、事態は複雑になります。機械学習のワークフローには、データの準備や分析からトレーニング、評価、デプロイなどに至るまで、相互に依存するステップが多数含まれます。こうしたプロセスをアドホックな方法（一連のノートブックやスクリプト）で構成、追跡することは難しく、監査や再現性などの問題はますます対処しづらくなります。 本日、Cloud AI Platform Pipelines のベータ版がリリースされます。Cloud AI Platform Pipelines は、堅牢で再現可能

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