c07-mlops-3819

機械学習をデータサイエンスに活用して運用化するまでの5つのステップ

データサイエンスプロジェクトとクラウドデータレイク/ウェアハウスの価値を迅速に引き出す

AIとMLは企業や産業に変革をもたらしています。しかし、強力なデータ管理基盤がなければ、AI/MLプロジェクトから真の価値を引き出すことができないだけでなく、プロジェクトの運用化にも失敗することになります。

 

AI/MLイニシアチブを成功に導くためには、MLOps(機械学習オペレーション)を実践する必要があります。インフォマティカのホワイトペーパーをぜひダウンロードしてください。このホワイトペーパーでは、MLOpsをフレームワークとして活用し、モデルの構築、実装、モニタリングをサポートする方法について説明しています。次のようなトピックを取り上げています。

c25-mlops-3819ja

インフォマティカに関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。以下のフォームに必要事項をご入力ください。このコンテンツをメールでお送りいたします。

すべて必須入力項目です。

インフォマティカは、次のプライバシーポリシーに従って、提供されたデータを使用します: プライバシーポリシー.

このサイトは、reCAPTCHAによって保護され、Googleのプライバシーポリシーおよび利用規約が適用されます。

c25-mlops-3819ja

インフォマティカに関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。以下のフォームに必要事項をご入力ください。このコンテンツをメールでお送りいたします。

すべて必須入力項目です。

インフォマティカは、次のプライバシーポリシーに従って、提供されたデータを使用します: プライバシーポリシー.

このサイトは、reCAPTCHAによって保護され、Googleのプライバシーポリシーおよび利用規約が適用されます。

c25-mlops-3819ja

インフォマティカに関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。以下のフォームに必要事項をご入力ください。このコンテンツをメールでお送りいたします。

すべて必須入力項目です。

インフォマティカは、次のプライバシーポリシーに従って、提供されたデータを使用します: プライバシーポリシー.

このサイトは、reCAPTCHAによって保護され、Googleのプライバシーポリシーおよび利用規約が適用されます。

  • データパイプラインを運用化することの重要性
  • AI/MLプロジェクトの各ステージを成功に導く方法
  • MLOpsプロジェクトフローの5つのステップ