特別シリーズ機械学習を何らかの形で利用するアプリケーションを扱った経験があれば、何らかのコンポーネントが常に進化していることをご存知でしょう。トレーニングデータが変化していなくても、更新が必要なモデルに遭遇するはずです。そして、それらの部分がうまくいっている場合でも、機能リクエストが実装を待っている可能性があり、コード修正の時期が来ている可能性があります。
通常のソフトウェアプロジェクトでは、変更を自動的に処理し、（あまり多くの）手動操作を必要とせずにシステムを最新の状態に保つ方法を既に知っています。しかし、機械学習では多くの変数が絡み合うため、同様のプロセスをこの分野で構築するのは非常に困難です。そのため、機械学習ベースのアプリケーションを本番環境に導入する際の大きな障害の一つとして、しばしば挙げられます。
そこで、10月7日に配信されるMCubedウェブシリーズの第2回では、機械学習の運用面への取り組み方について、皆様とじっくりとお話することにしました。今回は、DevOpsとデータの専門家であるDanilo Sato氏をお迎えします。佐藤氏は、多くの組織において機械学習プロジェクトのための分かりやすい継続的デリバリー（CD）ワークフローの構築を支援してきました。
DaniloはCD4MLの人気記事シリーズでご存知かもしれませんが、彼の活動はそれだけにとどまりません。2014年に出版された著書『DevOps in Practice: Reliable and Automated Software Delivery』では、様々なプラットフォームのモダナイゼーションやデータエンジニアリングプロジェクトに携わった経験から得た知見を惜しみなく共有しています。
準備はいいかい…ML！実践AIに関するMcubed初のウェブ講義まであと1日！
前回の講義
このウェブキャストでは、Daniloが継続的デリバリーの原則を機械学習アプリケーションにどのように適用するかについて解説し、機械学習プロジェクトの継続的デリバリー（CD）を実現するシステムの実装に必要な技術コンポーネントを解説します。MLOpsとCD4MLの違いを解説し、機械学習プロジェクトにおけるバージョン管理とアーティファクトリポジトリの特異性を詳しく解説するほか、注目すべき点に関するヒントや、モデルをデプロイする様々な方法を紹介します。
すでにこれらすべてを理解している場合、Danilo は機械学習インフラストラクチャの将来について見通しを示し、説明可能性や監査可能性などの未解決の課題について考えるきっかけを与えてくれます。
10 月 7 日の MCubed ウェブキャストは、午前 11 時 BST (正午 CEST) に機械学習関連のソフトウェア開発の最新ニュースのまとめから始まり、その後すぐに講演に移ります。
もっと詳しく知りたいトピックや、特定の業界の実践的な体験レポートにご興味がありましたら、ぜひお知らせください。これらのウェブキャストを皆様にとって価値のあるものにしたいと思っていますので、どんなヒントでもお役に立てれば幸いです。また、ご自身で何かコツを共有したい場合は、ぜひご連絡ください。いつでもお待ちしております！
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