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• MLOps

　

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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