MLOps：CSPの機械学習を効率化する

MLOps: streamlining machine learning for CSPs

「MLOps」という用語は、機械学習（ML）運用と機械学習のためのDevOpsの両方を指すのに使われます。データサイエンティストが行うデータエンジニアリングやモデル開発活動と、オペレーションチーム（および/ま... もっと見る

CSP
MLOps

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Analysys Mason アナリシスメイソン	2023年6月12日	US$1,499 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	7	英語

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サマリー

「MLOps」という用語は、機械学習（ML）運用と機械学習のためのDevOpsの両方を指すのに使われます。データサイエンティストが行うデータエンジニアリングやモデル開発活動と、オペレーションチーム（および/またはMLエンジニア）が行うモデルのデプロイやメンテナンス活動を統合する一連のプラクティスである。

機械学習の利用が拡大するにつれ、通信サービスプロバイダー（CSP）は、機械学習モデルを作成し、本番稼動させるための、より効率的で効果的な方法を必要とするようになります。MLの展開と運用を拡大するには、自動化、MLの管理とガバナンスのより良いアプローチ、本番環境におけるMLモデルの監視の強化が必要となります。

本レポートに含まれる情報

MLOpsのより詳細な定義
CSPがMLOpsを必要とする理由と、MLOpsの使用によって達成されるユースケースと利点に関する洞察
MLOpsを実装しようとするCSPが行うべきさまざまな検討事項についての洞察

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Summary

この調査レポートは、CSPがMLOpsを必要とする理由、MLOpsの使用による利点などについて詳細に調査・分析しています。

Report Summary

"With MLOps, CSPs can optimise deployed ML models through monitoring and the automatic retraining of poorly performing models on the latest available data."

The term ‘MLOps’ is used to refer to both machine learning (ML) operations and DevOps for machine learning. It is a set of practices which brings together the data engineering and model development activities done by data scientists and the model deployment and maintenance activities done by operations teams (and/or ML engineers).

As the usage of ML grows, communications service providers (CSPs) will need more efficient and effective methods of creating ML models and bringing them into production. Scaling the deployment and operations of ML will require automation, better approaches to ML management and governance and increased monitoring of ML models in production environments.

Information included in this report

A more-detailed definition of MLOps
Insights into why CSPs need MLOps and the use cases and benefits that can be achieved from its usage
Insights into the different considerations that must be made by CSPs attempting to implement MLOps.

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