Vertex AI AutoML とパイプラインによるスケーラブルな MLOps システムの構築 | Google Cloud 公式ブログ

※この投稿は米国時間 2022 年 8 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 機械学習（ML）プロダクトを構築する際には、少なくとも 2 つの MLOps シナリオを検討する必要があります。まず、学会や産業界で画期的なアルゴリズムが導入された場合、モデルの入れ替えが可能であることです。次に、変化を続ける環境のデータに合わせて、モデル自体を進化させる必要があります。 Vertex AI が提供するサービスを利用すれば、この 2 つのシナリオに対処できます。次に例を示します。 AutoML 機能により、予算、データ、設定に基づき、最適なモデルを自動的に特定します。 Vertex マネージド データセットを使用すると、新規のデータセットを作成するか既存のデータセットに付加的なデータを追加して、データセットを簡単に管理できます。 Vertex Pipel