DataflowとTFRecordでシームレスなMLパイプライン構築最近では、機械学習を用いた事例が徐々に聞かれるようになってきました。しかし、MLエンジニアの方々からは「モデルを作ったはいいが、プロダクションに持っていくのは難しい」という声をよくいただきます。この要因は様々ですが、システムとして考慮しなければならない構成が多いというのが主だった要因になっています。 モデルはシステム全体のごく一部（黒い四角部分）中でも特にMLエンジニアを悩ませるのは、データの前処理ではないでしょうか？機械学習では学習と推論時にデータを入力する必要がありますが、プロダクション時のデータは取得してそのままモデルに入力することはできません。なぜなら、データには欠損があるかもしれないし、画像ならモデルに合わせてサイズや階調を変える必要があるからです。さらに、これらのデータが大量にある場合は、１台のマシンでは処理しきれなくなるため、分散環境を構築する必要があります。そして、将来どこ
