MLOpsエンジニアのためのCI/CD/CT入門:機械学習モデルのライフサイクル自動化
機械学習モデルのライフサイクル全体を自動化し、効率的なデプロイ、モニタリング、継続的改善を実現するためのCI/CD/CTの基礎と実践を学ぶコースです。
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MLOpsとCI/CD/CTの基礎
Unit 1: MLOpsの全体像
MLOpsって何?
MLモデルの旅路
CI/CD/CTの役割
Unit 2: MLOpsパイプラインの構成要素
データ準備と特徴量
モデル開発と評価
モデルを届ける
Unit 3: CI/CD/CTの基本原則
CI: 継続的統合
CD: 継続的デリバリー
CT: 継続的トレーニング
MLOpsパイプラインの設計と主要ツール
Unit 1: MLOpsパイプラインの構成要素
MLOpsパイプラインとは
データ管理の要
モデル開発の追跡
モデルの品質保証
Unit 2: MLOpsパイプラインの自動化とデプロイ
CI/CDの自動化
コンテナ化の力
モデルを動かす基盤
ワークフローの自動化