MLOps

Definition

AIエンジニアリングにおいて、観測可能性とは、外部出力を分析することで複雑な機械学習システムの内部状態を理解する能力を指します。これは従来のモニタリングを超え、システムがどのよう …

モデルレジストリは、MLOpsにおける重要な構成要素として機能し、MLモデルの保存、バージョン管理、および管理のための統合リポジトリを提供します。これにより、チームはモデルのメタ …

動的システムおよび時系列解析において、相関の存続期間は2つの変数が有意な統計的依存関係を維持する期間を測定します。この概念は、

概念ドリフトや環境変化による減衰の …

「ラストマイル」問題は、既存インフラとの統合、低レイテンシ推論の確保、エッジケースの処理など、モデルを生産環境にデプロイする際に直面する課題を指します。

AIソリ …

フィーチャーストアは、データエンジニアリングチームと機械学習チームをつなぐ橋渡し役となり、バッチ訓練とリアルタイム推論の両方に対して特徴量の統一されたビューを提供します。訓練時と …

この実践には、トレーニング実行中にハイパーパラメータ、データセットのバージョン、モデルアーキテクチャ、およびパフォーマンス指標をログに記録することが含まれます。これにより、データ …

Azureへのデプロイには、Azure Machine Learning、Azure Kubernetes Service (AKS)、または Azure Functions な …

AI観測可能性とは、従来のソフトウェア監視を拡張し、機械学習システム特有の課題に対応するものです。これには、モデルパフォーマンス、データドリフト、推論レイテンシなどをリアルタイム …

モデルサービングとは、静的にトレーニングされたモデルを取り込み、それを受信リクエストを処理し、推論を実行して結果を返すためのスケーラブルなインフラストラクチャで包むことを指しま …