新卒がMLOpsに挑戦していく話 - MicroAd Developers Blog
システム開発本部のデータサイエンスユニットに所属している19新卒の豊原です。 巷で結構耳にするMLOpsですが、結構苦労していらっしゃる組織も多いと考えます。 今回の記事では、マイクロアドで挑戦するMLOpsについての概要と、その挑戦について解説します。 機械学習システムが抱える根本的な問題 私たちの思うMLOpsとは CEという概念 レコメンドシステムが抱える根本的な性質 マイクロアドが作るシステムの現状 MLOpsで実現すること 技術的詳細 Airflowを用いて学習を同時並行で回す MLflowを用いて学習結果を保存する 機械学習エンジニア絶賛採用中 機械学習システムを構築する上で、他の通常のシステムと決定的に違うことがあります。 それはシステムの劣化の早さ*1と問題調査という点にあります。 機械学習システムが抱える根本的な問題 機械学習システムが抱える根本的な性質として、データを基
MLflowによる機械学習モデルのライフサイクルの管理
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質（異なるドメイン）のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
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