機械学習エンジニアのための異機能チーム(データサイエンティスト、DevOps、プロダクト)コラボレーション入門:スケーラブルなMLシステム構築とデプロイ
機械学習エンジニアがデータサイエンティスト、DevOps、プロダクトチームと効果的に連携し、スケーラブルで信頼性の高いMLシステムを構築・運用するための実践的なコラボレーションスキルを習得します。
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異機能チームの役割理解とMLシステム開発ライフサイクル
Unit 1: 異機能チームの基礎
MLチームの全体像
MLエンジニアの役割
データサイエンティストの役割
DevOpsエンジニアの役割
プロダクトマネージャーの役割
Unit 2: MLシステム開発ライフサイクルとコラボレーション
ML開発の全体像
要件定義とデータ準備
モデル開発とデプロイ
モニタリングと改善
MLOpsとビジネス価値創出のためのコラボレーション戦略
Unit 1: MLOpsの基礎とDevOps連携
MLOpsって何?
CI/CD for ML
モデルレジストリと管理
特徴量ストアの活用
Unit 2: ビジネス価値とプロダクト連携
ビジネス要件をMLに
MLの価値を伝える
Unit 3: コラボレーションの課題と解決策
コラボの壁を乗り越える
効果的なコミュニケーション