データ活用施策を実サービスに組み込むには、データサイエンス・機械学習のスキルだけでなく、エンジニアリングスキルも必要です。そのため、毎回データサイエンティスト・エンジニアの工数が発生して施策がスローダウンしたり、そもそも実施を諦めることてしまうことも少なくありません。チームは、この問題を解消するため、データ活用のための統一基盤を開発・運用しデータサイエンティストだけで施策を実施できる環境を整えています。本セッションでは、その基盤がどのように構築されているのか、また実際にどのような施策が実施されているのかを具体的にご紹介します。メルカリでは毎日数十万個の商品が出品され、全出品を複数の機械学習モデルでオンラインで分類しています。オンラインで機械学習モデルの推論を提供し続けるには、モデルの開発、運用のみならず、システムやインフラの開発、運用が不可欠です。メルカリではKubernetes、Istioに独自開発した機械学習基盤ミドルウェアを組み合わせて機械学習の推論サービスを支えています。その機械学習システムを開発し、運用した経験を、失敗談を交えて解説します。キャンセルポリシーに同意いただける方。Meetupの開催に際して、運営にご協力頂いている方々、これまで/今後の講師の方々の参加枠を一部優先的に確保させて頂いております。会場ビル入館のために,お名前,勤務先(会社名,学生の場合は学校名,自営業の方の場合は屋号)情報が必要となります。事前アンケートフォームに必ずご記入ください。頂いた情報は,入館証発行のために使用します。カウンターで受付けます。受付票」とお名刺一枚をご用意ください。事前アンケートでご記入いただいたお名前・勤務先を確認の上,入館証をお貸しします。参加中は入館証をご着用ください。入館証は必ず退館時にご返却くださいますようお願いします。会場セキュリティの関係上、19時20分以降は入場が行えません。開始時間に間に合うよう,お時間に余裕をもってお越しください。今回開催にあたり、株式会社メルカリさまが会場スポンサーとしてご協力くださいました。ありがとうございます。内容を理解してくださることを期待しています。参加前にご一読くださいますようお願いいたします。参加枠を確保しているにも関わらず連絡なく不参加のかたや、開催直前(24時間以内)でのキャンセルのかたが増えております。参加可能なかたに参加枠をご提供するためにも、以下のキャンセルポリシーをご一読の上で申し込みお願いいたします。予定が変更になり、都合がつかなくなった場合には、速やかに参加をキャンセルされるか、オーガナイザーに連絡をお願い致します。参加枠を確保しているにも関わらず不参加の方や、当日キャンセルをされる方は、次回以降の参加をお断りさせて頂くことがあります。ご質問・ご相談この勉強会に関するご質問等は@PyDataTokyoまでお願い致します。TAMURAyusuke_shibui上場記念。意外とみんな、本名で登録するのですね。2019の紹介Feedくーむさんが資料をアップしました。15:37shoshoshoさんが資料をアップしました。Akutsuさんが資料をアップしました。