近年、機械学習(ML)やディープラーニング(DL)といったAI関連技術をプロダクトへ応用し、新たな価値を生みだそうという動きが加速しています。その中で、従来の「DevOps」の考え方を、機械学習向けに発展させた「MLOps」という新しい概念が生まれ、注目を浴びています。MLOpsが注目される背景には、どのような課題があるのか。そして、実際に現場でMLOpsに携わる人々は、何を目指し、どんな取り組みを行っているのか。ヤフーとLaunchableで、それぞれMLOpsをリードしている2人のエンジニアに語っていただきました。 機械学習システムの普及を契機に関心が高まる「MLOps」 黒松:ヤフーの黒松です。私は大学時代に、ビッグデータを研究テーマにしており、OSSとして当時注目されていたHadoopなどを扱っていました。卒業後は富士通研究所に入り、基盤研究の一環として、機械学習のための基盤を作り
![AIシステムが成熟する今「MLOps」が必要とされる理由とは? MLOpsを推進するために大切なこと](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/404ed2ead43a004c0979a360cfbc5502823aa7c0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcodezine.jp%2Fstatic%2Fimages%2Farticle%2F15953%2F15953_001.jpg)