募集中のポジションお問い合わせMLOpsデータサイエンスチームとIT運用チームが連携して機械学習モデルを本番環境でデプロイ、監視および管理する上で必要な機能を提供します。以上に達すると推定されています。プロジェクトの数は劇的に増加しています。日の目を見ないプロジェクトの数も同様に増加しているのです。残念なことに、ほとんどのプロジェクトはビジネスリーダーが期待する価値を示すことなく、管理を必要とする新たなリスクを招くだけの存在になっています。プラットフォーム、言語、フレームワークを利用してモデルを構築しますが、そのようなモデルが本番環境のアプリケーションの要件に適合しているとは限りません。予測モデルでは、メモリの使用状況や応答時間など従来のソフトウェアのパフォーマンス指標に変化がなくても、予測精度が低下することがあります。この場合、アプリケーションのパフォーマンスを監視する従来のツールは役に立ちません。ベースのアプリケーションはライフサイクルが複雑で、モデルが頻繁に更新されたり、パフォーマンスに優れた新しい競合モデルが登場したりします。した状況によって管理が大幅に複雑化します。アプリケーションには、リスクを最小化し、規制への遵守を確保するために強力なガバナンス施策およびツールが必要ですが、多くの企業はこれらを導入していません。運用チームが連携して機械学習モデルを本番環境でデプロイ、監視および管理したり、モデルの使用を制御したりすることができます。具体的な機能は、以下のとおりです。プラットフォームの機械学習プロジェクトを簡単にデプロイできます。ベースのアプリケーションのパフォーマンスを監視します。モデルを頻繁に更新して新しい競合モデルをテストし、アプリケーションをその場ですぐに変更できる機能によって、ビジネスアプリケーションの稼働を止めることなく、機械学習アプリケーションが持つ動的な特性を管理できます。モデルの運用履歴など、強力なガバナンス施策の導入に必要なデータを取得します。価値を非常に短期間で安全に引き出せます。固有の施策ツールを使って、企業全体に機械学習の導入を拡大することで、迅速に成果を達成すると同時に将来に備えることができます。主導型アプリケーションから効率的に価値を生み出します。機械学習プロジェクト向けの強力なガバナンスツールおよび施策を本番環境に導入して、企業リスクを減らします。shortlyClose。