【GCP】Kubeflow Pipelinesを使った機械学習パイプラインの自動化 - Qiitaはじめに Qiitaへの初投稿です。半年間、独学で機械学習やGCPについて学習したアウトプットとして記事を書きました。間違いなどございましたら、ご指摘いただけると幸いです。随時、加筆修正いたします。今回使用するコードはこちらのレポジトリにあります。 この記事では、Kubeflow Pipelinesを用いた機械学習パイプラインの自動化について記述します。Courseraの講座をベースにしました(当該GitHubレポジトリはこちら)。設計にはこちらのドキュメントが参考になります。 目的 パイプラインの実行を自動化することにより、機械学習モデルの運用コストを下げることを目的としています。具体的には、コードの変更後に、モデルの訓練・評価・デプロイなどのタスクを自動で実行されます。また、コンポーネントの追加が容易であるようなパイプラインを構築することで、段階的な機械学習モデルの導入を実現することが
