大規模サービスを強くするMLOps――データ・モデル・インフラを貫く運用設計
機械学習モデルを本番環境で動かし続けることは、単にソフトウェアを本番リリースすることとは本質的に異なる。コードが同じでも、学習データや入力データの分布が変われば、モデルの予測精度は静かに劣化していく。大規模サービスになる […]
機械学習モデルを本番環境で動かし続けることは、単にソフトウェアを本番リリースすることとは本質的に異なる。コードが同じでも、学習データや入力データの分布が変われば、モデルの予測精度は静かに劣化していく。大規模サービスになる […]