PyData.Tokyo Meetup #23 MLOps〜AIを社会に届ける技術での発表資料 https://pydatatokyo.connpass.com/event/210654/Read less
![サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み at PyDataTokyo 23](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3ce5bcba0b9cfebdf1600bf97154cd6eb068eb37/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fpydatatokyomlops-210526033304-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
はじめに こんにちは。データサイエンス部の平田です。 一休でのデータ分析はJupyter NotebookやJupyter Labを用いてDWHにアクセスして行われることが多いですが、サービスそのものと分析環境が乖離していることにより、分析結果を継続的にサービスに取り込むのが難しい状況でした。 また、マーケティング部の方々がJupyterを使用して分析した結果に基づいて継続的に施策を行おうとしても、Airflowに組み込む際のエンジニアの負担はそこそこありますし、修正するたびに依頼をしなければならないなどコミュニケーションコストも発生します。 さらに、マーケティングに機械学習を取り入れたい場合でもairflow側で全部やってしまうと密結合になってしまいます。 そこで、Airflowから別の場所にあるJupyterを直接実行することによりエンジニアの負担は最小限にとどめ、自由に施策を打てるよ
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