コンピュータービジョンエンジニアのためのMLOpsの原則と実践入門
コンピュータビジョンモデルのライフサイクル全体にわたるMLOpsの主要原則と実践を習得し、効率的で信頼性の高いシステム構築を目指します。
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コンピュータビジョンMLOpsの基盤とデータ管理
Unit 1: MLOpsの基本とCVへの適用
MLOpsとは?
MLOpsの主要原則
Unit 2: CVデータ管理のベストプラクティス
CVデータ収集と前処理
アノテーションの極意
データバージョン管理
CV特徴量エンジニアリング
Unit 3: CVモデル開発とMLOpsツール
モデルの実験追跡
モデルのバージョン管理
コンピュータビジョンモデルのデプロイと運用
Unit 1: デプロイ戦略とCI/CDパイプライン
デプロイの基礎
エッジデプロイ戦略
クラウド/オンプレミス
CI/CDパイプライン構築
Unit 2: モデルの監視と更新
モデルパフォーマンス監視
データドリフト検出
再トレーニングと更新
Unit 3: 倫理、公平性、セキュリティ
倫理と公平性
説明可能性とセキュリティ