機械学習システムの信頼性エンジニアリング - LIVESENSE Data Analytics Blog

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kenmatsu4 機械学習信頼性

2018/06/20 リンク

braitom 機械学習システムの信頼性をどう捉えるか、信頼性が問題になるケース、リブセンスでのフェーズごとのサービスレベルや信頼性エンジニアリングの注力点が書かれている。

2018/06/20 リンク

RabbitBit ML運用話は為になる。

2018/06/19 リンク

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機械学習システムの信頼性エンジニアリング - LIVESENSE Data Analytics Blog

こんにちは、データプラットフォームグループの田中 (@yubessy) です。機械学習基盤のプロダクトマネー... こんにちは、データプラットフォームグループの田中 (@yubessy) です。機械学習基盤のプロダクトマネージャをしています。いきなりの質問で恐縮ですが、機械学習(ML)システムの開発プロジェクトでこんな経験をされた方はいらっしゃいますか？ MLエンジニア: Webエンジニアに「コードの品質が低くシステムを本番運用できない」と言われた Webエンジニア: MLエンジニアに「開発と本番でデータが違って精度検証ができない」と言われたどちらかに心当たりがあるなら、同じチームにもう一方に当てはまる人がいるかもしれません。 MLシステム開発には様々な経験をもつメンバーが関わるため、システムの信頼性について重視する観点が分かれることは珍しくありません。システム開発において信頼性は重要な要素です。特にMLシステムには高い不確実性がつきまとうため、通常にくらべて信頼性の実現がより困難になります。

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