Amazon SageMaker の MLOps 機能で作る持続可能な機械学習システム

あなたの機械学習システムは持続可能ですか?組織内で機械学習の活用が広がっていくに従って、機械学習モデルの開発および運用に関わる人手の作業がボトルネックになる傾向にあります。本セッションでは、Amazon SageMaker の MLOps 機能を活用して自動化を行うことで、実験性の高い機械学習の開発における柔軟性を確保しつつ、再現性と再利用性が担保された持続可能な機械学習システムを構築する方法を解説します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 機械学習パートナー ソリューション アーキテクト 本橋 和貴

Previous Video
ML による新たなビジネス機会のつかみ方 ~なぜ貴社の ML プロジェクトは実用化されないのか~
ML による新たなビジネス機会のつかみ方 ~なぜ貴社の ML プロジェクトは実用化されないのか~

現在、多くの企業が AI/ML を活用したビジネスの変革や新たな価値の創出に成功していますが、日本の企業における AI/ML の活用は未だ遅れをとっているのが現状です。本セッションでは、日本企業が ML プロジェク...

Next Video
その AI、安全ですか? Amazon SageMaker で実現する MLOps モデルガバナンス実装
その AI、安全ですか? Amazon SageMaker で実現する MLOps モデルガバナンス実装

ML モデルに潜むリスクについて、きちんと考えていますか?組織での意思決定に ML システムが関われば関わるほど、モデルガバナンスの考え方がより重要になります。組織内での ML システムに関わるすべての人が ML ...