概要 機械学習アルゴリズムを実装する企業研究者やデータサイエンティストが、本番環境に移行しやすい機械学習コードを書くための Tips を紹介します。 私は、最近、機械学習アルゴリズムの実装だけでなく、それを本番環境に載せる作業もするようになったので、その際に「 こうしておけば本番環境への移行が楽だったな 」と思ったことをまとめました。 「自分はエンジニアじゃないから細かいことはいいや」と思われる方にも以下のメリットがあると思います。 エンジニアへの負担が減り、早くリリースすることができ、研究者またはデータサイエンティストとしての社内での評価や信頼を獲得しやすくなる 信頼を獲得できれば、次の仕事を回してもらいやすくなる、という好循環が生まれる 自分自身の生産性や開発体験が向上するので、より早く実験サイクルを回せる 再利用性や再現性などを上げることができ、コードを公開したときに多くの人に使って