信頼性の高い機械学習―SRE原則を活用したMLOps を読んだ

信頼性の高い機械学習―SRE原則を活用したMLOps を読んだ

オライリー様よりご恵贈いただきました。ML寄りのエンジニアとして継続的なモデルの訓練とデリバリーを...概要を表示 オライリー様よりご恵贈いただきました。ML寄りのエンジニアとして継続的なモデルの訓練とデリバリーを伴なうMLシステムの信頼性をどう向上させるのかが気になって読みました。 本書では、ソフトウェアシステムの信頼性と安定性を保つことに優れたアプローチであるSRE（サイトリライアビリティエンジニアリング）の原則を適用し、信頼性が高く、効果的で、責任のある機械学習システムを構築し運用するための方法を紹介します。毛糸を販売している仮想のオンラインストア「yarnit.ai」を例に用いつつ、本番環境でのモデルモニタリングの方法から、製品開発組織で調整されたモデル開発チームを運営する方法まで解説します。 目次 1章　はじめに 2章　データマネジメント 3章　ML モデルの基礎 4章　特徴量と訓練データ 5章　モデルの確実性と品質の評価 6章　公正さ、プライバシー、倫理的なML システム 7章　ML モデル

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