サイエンティストとエンジニアでつくるML ワークフロー - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは、データエンジニアの@masaki925 です。 この記事はMLOps Advent Calendar 2020 の19 日目の記事です。 MLOps には、その成熟度に応じて3つのレベルがあると言われています。 MLOps レベル 0: 手動プロセス MLOps レベル 1: ML パイプラインの自動化 MLOps レベル 2: CI / CD パイプラインの自動化 私の所属するチームでは現在ここのレベルを上げるべく取り組んでいますが、その中でデータサイエンティスト(以下、DS) とデータエンジニア(以下、Dev) の協業って難しいよな〜と思う事例があったので紹介したいと思います。 想定読者は以下のような方です。 これからMLOps を始めようとしている方 既存プロジェクトがあり、ML 等を使ってエンハンスしていきたいと考えている方 異文化協業に興味がある方 ML ワークフロー
【速報】機械学習にもCI/CDの波が。Amazon SageMaker Pipelines 登場！ #reinvent | DevelopersIO
せーのでございます。 現在AWS re:InventではAndy Jassyのキーノートが行われています。 [随時更新] AWS re:Invent 2020 Keynote で発表された新サービスまとめ #reinvent | Developers.IO ご機嫌いかがでしょうか、豊崎です。 今年もre:Invent 2020 キーノートではたくさんの新サービス/新機能が発表されるものと思います。 本投稿では、AWS re:Invent 2020のキーノートで発表された新サービスの記事をまとめます。 AWS re:Invent 2020では以下5つのキーノートが計画されています。 12/2： Andy Jassy Keynote 12/4： AWS Partner Keynote 12/9： Machine Learning Keynote 12/11： Infrastructure Ke
How to Set Up a Python Project For Automation and Collaboration
How to Set Up a Python Project For Automation and Collaboration [ engineering production python productivity 🔥 ] · 20 min read As your Python project gets larger in scope, it can become difficult to manage. How can we automate checks (e.g., unit testing, type-checking, linting)? How can we minimise collaboration overhead (e.g., code reviews, consistency)? How can we maximise developer experience
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