著者名 | 杉山阿聖 |
---|---|
出版社 | 講談社 |
出版年月 | 2024年09月 |
参考価格 | ¥3,300 |
頁数 | 272p |
ISBN | 978-4-06-536956-2 |
内容 |
【出版社コメント】 ★機械学習の実利用で、本当にビジネスの価値を生み出すには?★技術・プロセス・文化の3面から学ぶ、「MLOps」はじめての実践ガイドが登場!機械学習システムをビジネスに導入し、運用していく中での悩みによく効くノウハウが満載です。企業が事業で機械学習の成果をスケールさせるためのさまざまな取り組みをMLOpsといいます。本書はそのMLOpsを解説する書籍です。第1部ではMLOpsの全体像、そしてそれを実現する技術・プロセス・文化を紹介します。機械学習をビジネスに導入し、運用していくための基礎知識がわかりやすく学べます。第2部では、第1部に対応したプラクティスを9つの組織から提供してもらいました。【おもな内容】第1部 MLOpsの背景と全体像1章 MLOps とは11 MLOpsの背景12 本書でのMLOpsの全体像2章 MLOps を実現する技術21 機械学習パイプライン22 推論システム23 技術選定24 機械学習の実行環境とアクセラレーター25 機械学習システムのモニタリング26 データの品質管理27コードの品質管理3章 MLOps を支えるプロセス・文化31 機械学習システムの開発フローとPoC32 素早い実験を繰り返す33 多様な利害関係者との協業34 ビジネスの意思決定に役立つモニタリング35 MLOps のプロセスを支える文化第2部 MLOpsの実践事例と処方箋4章 DeNAにおける機械学習プロジェクトの進め方(株式会社ディー・エヌ・エー 玉木竜二 藤原秀平)5章 少人数で迅速に実現する コンテンツレコメンドにおけるMLOps(株式会社CAM 原和希)6章 顧客ごとに複数機械学習モデルを出し分ける学習と推論のアーキテクチャ(澁井雄介)7章 機械学習パイプライン構築事例から見る技術選定(安立健人)8章 事故を減らすための機械学習モデル適用の工夫(株式会社ディー・エヌ・エー〈GO株式会社出向〉 松井健一)9章 機械学習プロジェクトの失敗確率 80% を克服するプラクティス(アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 久保隆宏)10章 ML Test Score を用いた機械学習システムの定量的なアセスメント(柏木正隆)他… |
目次 |
【目次】 第1部 MLOpsの背景と全体像(MLOpsとは MLOpsを実現する技術 >> もっと見る
|
ジャンル | コンピュータ > 言語/プログラミング/Web > 人工知能 > 人工知能・ニュートラルネットワーク |
※e-honは、株式会社トーハンが運営するオンライン書店です。 インターネットで注文した書籍を、宅配または三省堂書店の各店舗で受け取れます。 ご利用にあたっては、e-hon会員登録が必要です。