機械学習の実運用：課題と解決策

この記事は、機械学習モデルを実世界で展開する際の実際のハードル、つまり理論的な開発を超えた部分について議論している可能性があります。これには、モデルの監視、データパイプライン、インフラストラクチャのスケーリングなど、AI製品化を成功させるために不可欠な要素が含まれます。

• •モデルのトレーニングからモデルのデプロイと管理への移行を強調。
• •実運用における機械学習モデルのスケーリングと維持における課題に対処。
• •実運用機械学習のためのツールとベストプラクティスについて議論する可能性。