AIモデルを継続的に育てる手法の1つがMLOpsである。従来はテック企業での活用が主体だったが一般企業にも広がっている。運用の安定化やモデル改善の高速化を実現するためのポイントを解説する。 MLOps（Machine Learning Operations）とは機械学習（ML）を本番環境で運用（Ops）しながら予測モデルの開発を続けて、予測モデルのビジネス価値を高める手法である。本番環境で保守する価値がある予測モデルに育てることだとも言える。 MLOpsの基になったのは、ソフトウエアの開発・運用手法の1つであるDevOpsである。従来は個別に扱われがちだったシステムの開発と運用のプロセスをつなげ、1つのワークフローとしてサイクル化していこうという考え方だ。「本番リリースしたシステムは、常に完璧ではない」という前提で、フィードバックを基に改善を続ける。 この、完璧ではないという前提、フィード

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こんにちは。ALIS CEO 安 (@YasuMasahiro)です。 前回のブログでは、「Radical Markets（革命的な市場）」の第一章に関してご紹介いたしました。今回は第二章のRadical Democracyについてご紹介いたします。基本的に第一章と第二章が本書の重要な部分としてよく語られておりますので、これらを抑えていればRadical Marketsに対する議論の土壌は整うかと思います。特に第二章は、Cryptoeconomics界隈においてはGovernanceの分野に踏み込んだ内容になっておりますので、こちらの章だけでも十分に参考になるというのが個人的な感想です。 では早速本題に入りましょう。 目次 第二章：革命的な民主主義 # Quadratic Votingとは # 投票による政治の脆さ # 民主主義の欠点 # 政治にマーケットの原理を持ち込む # 発電所の汚染

In Fujitsu's home market, hardly anyone had heard of the Horizon scandal until this week.

ご購入前チェック 本製品をご購入の際は、下記の全事項にご同意・ご承諾いただき「チェック」くださいますようお願いを申し上げます。 ・ミキサー食相当の仕上がりには対応していません。 ・以下の食材はやわらかくできません。料理の中に含まれている場合は取り除いてください。（れんこん、ごぼう、筍、豆類、きのこ類、イカ、タコ、貝類、練り物、鶏ムネ肉、ささみ、成型肉、餅、パン、卵焼き） ・冷凍した食品や骨、串などの固いものや食品容器はそのまま料理できません。解凍するか取り除いてください。 ・デリソフターで調理したお料理は、調理後１５分以内を目安にお召し上がりください。 ・時間が経過するとお料理が「冷える、乾く」等の理由で固くなり食べづらくなります。 ・本製品で調理後、適切なやわらかさになっている事を確認してお召し上がりください。 ・食事介助が必要な方にご利用の際には、飲み込むまで様子を見守ってください。