【裁断済み】信頼性の高い機械学習 ―SRE原則を活用したMLOps

《出品：2024-11-05》

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【商品説明】
本書では、ソフトウェアシステムの信頼性と安定性を保つことに優れたアプローチであるSRE（サイトリライアビリティエンジニアリング）の原則を適用し、信頼性が高く、効果的で、責任のある機械学習システムを構築し運用するための方法を紹介します。毛糸を販売している仮想のオンラインストア「yarnit.ai」を例に用いつつ、本番環境でのモデルモニタリングの方法から、製品開発組織で調整されたモデル開発チームを運営する方法まで解説します。最後の15章では、MLOpsから見た特定の問題や課題を6つのケーススタディとともに紹介しています。また、データを正しく責任を持って扱うこと、信頼できるモデルを構築すること、運用環境へのスムーズな（そして可逆的な）道筋を確保すること、更新の安全性、コスト、パフォーマンス、 ビジネス目標、組織構造に関する懸念など、あまり論じられてこなかった機械学習のライフサイクル全体における諸側面に焦点を当てています。SREの視点から信頼性の高い機械学習システム運用を学ぶ一冊です。

※Amazon.co.jpより引用


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