37. MLOpsとは？どのようにMLOpsを実装しているか？ w/ kenta_sato3

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話したネタ

• MLOpsとは何か？
• MLOpsの定義
• MLのおけるモデルとは何か？
• MLOpsで解決する課題とは？
• CACE / Changing Anything Changes Everything
• 学習に使ったデータ管理の難しさ
• メタ情報だけのバージョン管理というプラクティス
• MLに必要なパイプラインを回すのは大変
• ML Superhero、MLからインフラ構築まですべて担う人
• Stockmark社におけるMLOpsに取り組む前のアーキテクチャとは？
• BERTを使ったMLバッチ処理実サービスのアーキテクチャとMLOpsの取り組み
• MLOps取り組み前のアーキテクチャの課題とは？
• 温かみのある手動Opsの自動化
• AWS CodeBuildの権限周りの楽さ
• ワークフローが見えにくい課題をワークフローエンジンで解決する
• AWS Step Functions と AWS Batch の活用
• 今後のMLOpsの野望
• モデルのパフォーマンスを決める上流データバリデーション
• 学習のパイプラインの整理、その目指すべきところは？
• 汎用言語モデルをGoogle TPUでの開発
• MLOpsにどのような気持ちで望んでいるか？
• ペインをどうやって発見しているか？
• 推測するな、計測せよ
• 電笑戦 ~ AIは人を笑わせられるのか 第 2 回　 電笑戦の背景と挑戦者
• Stockmark Tech Blog
• エンジニア募集中

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