UberのMichelangelo：スケーラブルな機械学習インフラストラクチャへの詳細な探求

この記事では、Uberの機械学習プラットフォームMichelangeloについて、AIアプリケーションのスケーリングをどのように実現しているのかを議論している可能性があります。プラットフォームのアーキテクチャ、リソース管理、そして配車サービスや配達サービスにおけるUberの運用全体への影響を評価することが重要です。

• •大規模データセットとモデルトレーニングを処理するためのMichelangeloのアーキテクチャと設計上の選択。
• •ETA予測や不正検知など、さまざまなUberサービスを支えるプラットフォームの役割。
• •本番環境対応のスケーラブルなMLプラットフォームを構築および維持する上で直面する課題。