機械学習品質管理・保証の動向と取り組み
2. 自己紹介 福島 真太朗 (Shintaro Fukushima) ● コネクティッド先行開発部InfoTech データ解析基盤G グループ長/プリンシパル・リサーチャー ● s_fukushima@mail.toyota.co.jp ● shi-fukushima@toyota-tokyo.tech ● TwitterID: shifukushima 2 ● 産業技術総合研究所人工知能研究センター 客員研究員 ○ NEDO・産総研 AI品質マネジメント検討委員会 委員 ● 国立情報学研究所 ○ JST未来社会創造事業 高信頼な機械学習応用システムによる価値創造 委員 4. トヨタ＠大手町 クルマのライフサイクルに関わるデータ解析を推進 4 ● 車両データ解析 (CAN・位置情報・画像等) ● 機械学習の品質管理・保証 ● マテリアルズ・インフォマティクス ● 生産工場における兆候検知
MLOps with a Feature Store
TLDR; If AI is to become embedded in the DNA of Enterprise computing systems, Enterprises must first re-align their machine learning (ML) development processes to include the automated testing, versioning, governance, and storage of ML assets (features and models). This blog introduces details on how to implement MLOps processes with a Feature Store. What is MLOps?MLOps is a recent term that descr
Monitoring Machine Learning Models in Production
Introduction Once you have deployed your machine learning model to production it rapidly becomes apparent that the work is not over. In many ways the journey is just beginning. How do you know if your models are behaving as you expect them to? What about next week/month/year when the customer (or fraudster) behavior changes and your training data is stale? These are complex challenges, compounded
5 Tips for MLflow Experiment Tracking
This article is about MLflow — an open-source MLOps tool. If you’ve never heard of it, here’s a tutorial. I am focusing on MLflow Tracking —functionality that allows logging and viewing parameters, metrics, and artifacts (files) for each of your model/experiment. When you log the models you experiment with, you can then summarize and analyze your runs within the MLflow UI (and beyond). You can und
機械学習システムの設計パターンを公開します。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
MLOps 海外テック企業の事例とフレームワークの紹介 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちはGunosy Tech Labの森本です。現在MLOps基盤を再整備しています。そこで調査した海外Tech企業の事例やMLOpsのフレームワークを紹介します。 Gunosy Tech LabのMedia MLチームではニュースアプリ（グノシー、ニュースパス、ルクラ）やクーポンアプリ（オトクル）の推薦アルゴリズムの改善を中心に機械学習を活用してアプリのサービス改善を日々行っています。過去にはチームが独立しており開発者も少数であったことから各チームがJupyter Notebook等でオフライン実験を行い、良い結果のものは本番環境に適用するためプロダクションコードを書き、レビューを行い、本番環境でA/Bテストするという流れでした。最近は開発者の人数も増え横断的にアプリのサービスを改善しているので、より効率的なMLOps基盤が求められています。 はじめに MLOpsとは 実現
新卒がMLOpsに挑戦していく話 - MicroAd Developers Blog
システム開発本部のデータサイエンスユニットに所属している19新卒の豊原です。 巷で結構耳にするMLOpsですが、結構苦労していらっしゃる組織も多いと考えます。 今回の記事では、マイクロアドで挑戦するMLOpsについての概要と、その挑戦について解説します。 機械学習システムが抱える根本的な問題 私たちの思うMLOpsとは CEという概念 レコメンドシステムが抱える根本的な性質 マイクロアドが作るシステムの現状 MLOpsで実現すること 技術的詳細 Airflowを用いて学習を同時並行で回す MLflowを用いて学習結果を保存する 機械学習エンジニア絶賛採用中 機械学習システムを構築する上で、他の通常のシステムと決定的に違うことがあります。 それはシステムの劣化の早さ*1と問題調査という点にあります。 機械学習システムが抱える根本的な問題 機械学習システムが抱える根本的な性質として、データを基
Using MLOps to Bring ML to Production/The Promise of MLOps
In this final Weave Online User Group of 2019, David Aronchick asks: have you ever struggled with having different environments to build, train and serve ML models, and how to orchestrate between them? While DevOps and GitOps have made huge traction in recent years, many customers struggle to apply these practices to ML workloads. This talk will focus on the ways MLOps has helped to effectively in
ML Ops: Machine Learning as an Engineering Discipline
So, your company decided to invest in machine learning. You have a talented team of Data Scientists churning out models to solve important problems that were out of reach just a few years ago. All performance metrics are looking great, the demos cause jaws to drop and executives to ask how soon you can have a model in production. It should be pretty quick, you think. After all, you already solved
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Demystifying a Dark Art: Understanding Real-World Machine Learning Model Development
Developments in MLflow: A System to Accelerate the Machine Learning Lifecycle
What Is ML Ops: Solutions and Best Practices for DevOps of Production ML Services | USENIX
MLOps2020
The DataOps Manifesto
Michelangelo Palette: A Feature Engineering Platform at Uber
Feature Store For ML
MLOps Done Right
AI Project Management Anti Pattern
MLOps: The Upcoming Shining Star
Architecture for MLOps using TensorFlow Extended, Vertex AI Pipelines, and Cloud Build | Cloud Architecture Center | Google Cloud
