機械学習エンジニアのための適応性と継続的学習:スケーラブルな本番環境システム構築とパフォーマンス最適化

本コースでは、機械学習エンジニアが本番環境でスケーラブルかつ高性能なMLシステムを構築・運用し、継続的に改善していくための実践的な知識とスキルを習得します。

MLOpsと本番環境システム構築の基礎

Unit 1: MLOpsの基本とMLライフサイクル

Unit 2: CI/CDとMLワークフロー

Unit 3: クラウドMLサービス活用

MLモデルのパフォーマンス最適化と運用監視

Unit 1: MLモデルのパフォーマンス最適化戦略

Unit 2: MLモデルの運用監視