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MLOps

読み方 : エムエルオプス

正式名称 : Machine Learning Operations

Machine Learning Operationsとは

MLOpsとは、「Machine Learning Operations」の略で、機械学習 (Machine Learning) と運用 (Operations) を組み合わせた言葉です。
機械学習やAIソリューションの構築と品質向上に貢献するアプローチを指します。

ソフトウェア開発における「DevOps」から派生した概念で、データサイエンティストと運用担当者が協力し、機械学習プロセスを継続的に開発、実装、品質保証することを目指しています。
この手法を実施することにより、機械学習モデルの適切な監視、検証、ガバナンスを強化し、CI/CD (継続的インテグレーションと継続的デリバリー) を実現します。その結果、データサイエンティストと機械学習エンジニアの連携が促進され、モデルの開発と実運用のスピードが向上します。

MLOpsは、データの増加に伴う運用上の課題に対応するための重要な手段として、今後ますます注目されることでしょう。
特に高度な自動化やCIの手法が進化することで、企業の市場競争力向上に寄与することが期待されます。

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