MLOpsエンジニアのための機械学習モデルA/Bテストとカナリアデプロイ戦略入門
MLOpsエンジニアが機械学習モデルのデプロイメントと改善を安全かつ効果的に行うためのA/Bテストとカナリアデプロイ戦略の基礎から実践までを習得します。
...
Share
機械学習モデルのためのA/Bテストの基礎と実践
Unit 1: A/Bテストの基本概念
A/Bテストとは？
仮説を立ててみよう
評価指標を選ぼう
Unit 2: A/Bテストの設計と実施
トラフィックを分ける
実験期間を決めよう
結果を統計的に見る
Unit 3: 実践的な考慮事項
テストの落とし穴
テスト結果の活用
カナリアデプロイメント戦略とMLOpsツールによる実装
Unit 1: カナリアデプロイメントの基礎
カナリアって何？
段階的ロールアウト戦略
問題発生時の対処法
Unit 2: MLOpsツールによる実装
Kubeflowでカナリア
Seldon Coreでカナリア
クラウドMLサービス活用
カナリアの監視と評価
Unit 3: ベストプラクティスと高度なトピック
ベストプラクティス
