Nir Bar-Lev氏と学ぶ、本番環境向け機械学習の構築と購入 - #488

このPractical AIのポッドキャストエピソードでは、ClearMLのCEOであるNir Bar-Lev氏を迎え、本番環境向け機械学習の重要な側面について議論しています。会話では、プラットフォーム選択（ワイド対ディープ）に関する彼の視点の進化、企業における構築対購入の意思決定、実験管理の重要性について取り上げています。また、クラウドベンダーとソフトウェアベースのアプローチの長所と短所、過剰適合に対処する際のMLOpsとデータサイエンスの相互作用、およびフェデレーテッドラーニングや転移学習などの高度な技術をClearMLがどのように適用しているかについても触れています。この議論は、機械学習モデルの展開と管理の複雑さを乗り越えようとしている実務家にとって貴重な洞察を提供します。

• •機械学習を導入する企業にとって、構築対購入の決定は重要な検討事項です。
• •実験管理は標準的な要件になりつつあります。
• •ソフトウェアベースのアプローチは、特定のシナリオでクラウドベンダーソリューションよりも優位性を持つ可能性があります。