views4GCPのストレージサービスについてまとめてみた。機械学習モデル→システム機械学習モデルは作っただけではだめで、周りの運用環境も整えることが必要となる。運用環境が悪いとモデルの性能が出なかったりする。分布(データの偏り)、前処理、フォーマット、特徴量の変化が挙げられる。モデルのバイアス、劣化プロダクションで想定通りのモデルの性能が出ない。予測精度のなだらかな劣化これらを改善するためにモデルを継続的に学習、デプロイする仕組みをローンチする必要がある。タクシー配車アプリMOV(DeNAの事例)実は日本での歯医者は99%が流し、つまり路上でお客さんを捕まえる。これは運転手の経験や運によるところが大きい。→タクシー探客(お客さんを探す)を行うAIを使うことでより効率的にする。現在位置から探客がうまくいくルートへの誘導を目的とした。依存関係の複雑さ担当者がデータ処理の流れを手動で実行しているためヒューマンエラーが起きやすい。更新頻度の高さ季節、天候、イベント、施設の閉館などタクシー需要動向に合わせる必要がある。参照するYAML間違えた?といったようなミスがファイル管理(YAML)だと起きてしまう。コンテナビルド、評価、デプロイをそれぞれ定義する。Composerにデプロイされる。定期自動デプロイスケジュール登録し、毎日実行する。実行時に任意のパラメータを実行できる。モデルのハッシュ、イメージのハッシュを次のモデルに渡すことができる。コンテナドリブンもともとDockerベースで開発しており、親和性が非常に高い。これはDeNAの事例の場合だからと考えられる。ログ確認コンテナジョブのログを確認でき、効率的なデバッグが可能となる。以上のようなことが実現できた。Skew検知これらを変化させることができるために、モデルの運用も容易になる。以上のように改善することができる。最近社内でも(MLのチーム内)話題になっているMLシステムの事例の参考として聞きに行きました。MLモデルを運用するのに必要なマインドなどが非常によくまとめられていたと思います。Pipelineをしっかり説明する発表を聞いたのは初めてだったのでとても新鮮でした。