このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。
Overview
Syllabus
- 機械学習オペレーション（MLOps）へようこそ: スタートガイド
- このモジュールでは、コースの概要を説明します
- ML オペレーションの採用
- ML 担当者の課題 ML における DevOps のコンセプト ML のライフサイクルの 3 つのフェーズ ML プロセスの自動化
- Vertex AI と、Vertex AI での MLOps
- Vertex AI の概要と、統合プラットフォームが重要な理由 Vertex AI での MLOps の概要 Vertex AI による MLOps ワークフローの支援パート 1 Vertex AI による MLOps ワークフローの支援パート 2
- まとめ
Taught by
Google Cloud Training
