SageMaker Experimentsを使った機械学習モデルの実験管理 - コネヒト開発者ブログ
皆さん，こんにちは！機械学習エンジニアの柏木（@asteriam）です． 本エントリーはコネヒトアドベントカレンダーの15日目の記事になります． 今回は機械学習モデルの実験管理をする際に使用しているAWSのSageMaker Experimentsの活用例を紹介したいと思います． アドベントカレンダー1日目でたかぱいさんがSageMaker Processingの使い所を紹介してくれているので，こちらも併せて参考下さい． tech.connehito.com はじめに 前回のエントリー*1でML Test Scoreの話をしましたが，その際にMLOpsの大事な要素である再現性（モデル学習など）に触れました．今回はこのモデル学習の再現性のために必要な実験結果（ハイパーパラメータの引数の値，モデル評価指標など）の管理をSageMaker Experimentsでしているというお話です． ※本エ
Best practices for operating large-scale recommender systems
Ensuring the health of a modern large-scale recommendation system is a very challenging problem. To address this, we need to put in place proper logging, sophisticated exploration policies, develop ML-interpretability tools or even train new ML models to predict/detect issues of the main production model. In this talk, we shine a light on this less-discussed but important area and share some of th
MLOps の利用を開始: ユースケースに適した機能の選択 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ML システムを構築および運用化する成熟した MLOps 手法の確立に際しては、適切な手法が得られるまで数年の歳月を要する場合もあります。Google ではこのほど、この重要な作業の時間短縮を支援する MLOps フレームワークを公開しました。 MLOps の使用を開始する際に、これらのプロセスと機能を必ずしもすべて実装する必要はありません。ワークロードのタイプおよびそれにより生み出されるビジネス価値や、プロセスもしくは機能の構築または購入にかかるコストとのバランスによって、プロセスや機能の中で優先順位の差が生じます。 フレームワークを実用的手順に変換しようとする ML 担当者を支援するため、このブログ投稿では、お客様をサポートした経験を元に、何から始めるべきかを左右す
Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps)
Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps)Gain an overview of the machine learning operations (MLOps) life cycle, processes, and capabilities. Understand concrete details about running a continuous training pipeline, deploying a model, and monitoring predictive performance of ML models. The MLOps life cycle and important processes and capabilities for successful ML-based systemsOrc
Cloud Composerによるデータバリデーション ～常に正確なデータ集計を実現するために～ - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ECプラットフォーム部データエンジニアの遠藤です。現在、私は推薦基盤チームに所属して、データ集計基盤の運用やDMP・広告まわりのデータエンジニアリングなどに従事しています。 以前、私たちのチームではクエリ管理にLookerを導入することで、データガバナンスを効かせたデータ集計基盤を実現しました。詳細は、以前紹介したデータ集計基盤については以下の過去記事をご覧ください。 techblog.zozo.com 本記事では、データ集計基盤に「データバリデーション」の機能を加えて常に正確なデータ集計を行えるように改良する手段をお伝えします。 データバリデーションとは バリデーション導入後のデータ集計基盤 ジョブネット構築 テンプレートによる効率的なDAGの作成 DAG間の依存関係の設定方法 バリデーションDAGのタスク構成 まとめ データバリデーションとは データバリデーションとはデータ
gokartの運用と課題について
以下の『MLOps勉強会』 の資料です https://m3-engineer.connpass.com/event/159721/
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