3月
17
Future Tech Night #21 Google Cloud: データエンジニア+MLOps
Vertex AI Pipelineによるモデル学習とデプロイ。BigQueryの利活用
主催 : フューチャー株式会社

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募集内容 |
オンライン視聴枠 無料
先着順
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申込者 | 申込者一覧を見る |
開催日時 |
2022/03/17(木) 19:00 ~ 20:00
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募集期間 |
2022/02/24(木) 10:00
〜 |
会場 |
オンライン オンライン |
参加者への情報 |
(参加者と発表者のみに公開されます)
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イベントの説明
経営とITをデザインするフューチャーの勉強会です
Future Tech Night はフューチャーが業務を通して得た技術的な知見やナレッジを共有する勉強会の21回目です。過去の開催レポートはこちら。
Google Cloudのデータエンジニアアリング+MLOps勉強会は、BigQueryやPubSubのハマりどころの共有や、Vertex AI Pipelineによるモデル学習とデプロイ、WorkBenchによる開発環境整備について紹介します。データ基盤やMLOpsに関心があるデータサイエンティストやITエンジニアの方におすすめです。
① JSON関数と共に歩む、BigQueryを使った超汎化型データ活用基盤
データ活用のシーンでBigQueryを使うことは非常に多いかと思います。
本発表では、データ活用基盤の中でのBigQuery活用事例を"JSON関数"に焦点をあてつつご紹介します。
また、基盤構築にあたってPubSub利用で苦戦した部分やBigQueryに助けられた部分なども合わせてお話しします。
② Vertex AIによるフルマネージドなMLOps導入
機械学習のモデルを作成するには、データ収集から前処理、学習と評価について実装し実行、パラメータ調整と評価等、複数のステップを踏むことになり、当然そのための環境構築が必要になります。
加えて機械学習モデルをサービスとして世に出し利用してもらうには、そこからモデルをデプロイするための実装を行い、サービングの環境の構築をすることで、ようやく実現します。
上記の通り、実験やデプロイのための環境構築は、機械学習プロジェクトの大きなウェイトを占める作業です。
本発表では、最近注目が集まっているGoogle Cloud PlatformのVertex AIを利用し、フルマネージドなサービスを利用してそれらの負担をどのように軽減できているのか、サービスの概要からご紹介いたします。
スケジュール
2022/03/17(木)19時より開催します。
time | Content | Presenter |
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18:00~18:50 | Zoom接続情報を共有(connpassの参加申込み後、接続情報がオープンになります。) | |
18:50~19:00 | 開場受付開始(Zoom) | |
19:00~19:05 | 会場説明 | |
19:05~19:25 | ①JSON関数と共に歩む、BigQueryを使った超汎化型データ活用基盤 | 村田さん |
19:25~19:30 | 質疑応答 | |
19:30~19:45 | ②Vertex AIによるフルマネージドなMLOps導入 | 真鍋さん |
19:45~19:55 | 質疑応答+フリーディスカッション | |
19:55~20:00 | 質疑応答、アンケート入力 |
資料、動画について
- 発表後にスライドなどは公開されます(大体1,2営業日で公開しています)
- 動画はYoutubeに2週間以内にアップロードします
- 技術ブログへの登壇レポートは1ヶ月を目処に公開しています
上記の資料公開はconnpass上に紐づけていますので、適時確認いただけると幸いです。
注意点
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発表者
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