実践MLOps ―作って理解する機械学習システムの構築と運用―

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手を動かして理解する、実務で役立つMLOps
本書は、サービスに活用できる機械学習システムの開発・運用を解説する書籍です。
　機械学習をサービスで活用するとき、機械学習モデル自体ではなく、運用上・管理上の問題に直面することは数多くあります。どれだけ優れた機械学習モデルを構築できたとしても、それをサービスに活かすためのシステムがなければ運用できません。
　そこで本書では、機械学習システムを運用するための技術であるMLOpsを、機械学習システムの構築を通じて学んでいきます。具体的には、広告クリック率をリアルタイムで予測する機械学習システムをAWS上にデプロイします。
　機械学習パイプラインや推論サービスの構築だけでなく、バージョニングやシステム監視など、サービス活用のために必要とされる一歩進んだ内容にまで踏み込んでいる点が特徴です。

【このような方におすすめ】
◎ 機械学習システムに関わるソフトウェアエンジニア
◎ 開発だけでなくデプロイまで行うデータサイエンティストや機械学習エンジニア
〇 機械学習をビジネス活用しようと考えているプロダクトマネージャー
〇 機械学習をサービスで活用している企業で働きたいと考えている大学生

はじめに・目次
1章　MLOps概要
2章　環境構築
3章　モデル作成
4章　機械学習パイプライン
5章　実験基盤
6章　バージョン管理
7章　CI・CD
8章　推論サービス
9章　継続的学習
10章　監視
索引