仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。本番適用のためのインフラと運用WG(以降、本番インフラ・運用WG)の主催で討論会を開催します。機能や業務要件を考慮したインフラのシステムデザインのパターンを明らかにするための活動を開始したばかりです。今回は今後インフラの議論を深めるにあたって土台となるワークフローの知見を話し合う討論会を開催します。目的インフラの議論をする際に土台となる、分析・機械学習のワークフローについて意見を交換します。「このワークフローならば、インフラや運用議論の土台としてちょうどよい」という粒度のワークフローを暫定でもよいので描くことを目標とします。みなさまのご意見が重要な題材なので、ざっくばらんに意見を交換しましょう!なお、ワークフローの叩き台0.1版イメージは、以下のスライドに記載されておりますhttps://www.slideshare.net/nttdata-tech/mlops-nyc-2019-and-strata-data-conference-ny-2019-report-nttdata/19目的補足ワークフローのアクティビティを実現する手段を検討すると、本来はインフラによる解決だけが解ではないのですが、ここでは議論のスコープをいったんインフラ中心に進める予定です。講演・聴講スタイルではなく、参加者同士で議論しログに残す形にさせていただきます。20名(抽選、議論したいトピックのアンケート回答必須)補足:豊洲センタービル(※)の1階にイベント用の受付を設置いたします。エスカレーター登って正面のイベント用受付までお越しください。(センタービルとセンタービルアネックスがあり、前者です)受付が済みましたらエレベータで10Fまでお越しください。遅刻しての参加はできませんのでご了承ください。飲食物もお持ち込みいただくことは可能ですが、ゴミにつきましては各自でお持ち帰りいただくようお願いします。https://sites.google.com/view/sig-mlse/wg学習、推論など機械学習パイプラインを支えるシステムや基盤(機械学習基盤)は、アプリケーション等機能要件やレイテンシ等非機能要件に応じて多様である。課題やシステムアーキテクチャのパターンが明らかになっていない。継続的で安定した機械学習パイプラインを実現できる企業や組織の数を増やすことを目指して活動を行っていく。以下にトピックの例を挙げるが、これらのトピックに限らず議論し体系化も試みる。21:43ツイッター上でもお伝えしましたが、基本的には参加枠拡大は想定しておらず、抽選となっております。意図としては、ひとりひとり発言できる程度の規模で、と今回は考えています。(MLSE)機械学習システムの開発・テスト・運用のための技術を扱う、日本ソフトウェア科学会の公式研究会です。