RISECampに参加した – Aki Ariga – MediumRISELabのStack上の図のオレンジと緑の部分が彼らが作っているフレームワークになるのですが、その中でも以下のものについての紹介がありました。 RAY, RLlib, Tune: Pythonの分散処理フレームワークRAYと、それを使った強化学習ライブラリRLlib、パラメータチューニング用のライブラリTuneFlor: MLのモデル作成のための実験をtrackingするためのライブラリClipper: MLモデルのServing用のAPIサーバを立てたり管理するためのライブラリPyWren: AWS Lambdaを使った並列処理のためのライブラリOpaque: Apache Sparkを使った暗号化したDataFrameを処理するライブラリWAVE: Decentralised authorization for IoTtl;drという名の感想機械学習エンジニアリングは複雑で、モデ
