■ 概要
「機械学習モデルをシステムに組み込んだものの、モデルの改善まで手が回らない」、「エンジニアによって開発プラットフォームがばらばらで運用管理できていない」

機械学習モデルの本番運用後によく挙がる課題です。本シリーズでは、Eコマース事業での機械学習モデル運用をテーマに、継続的かつ効率良くモデルの改善プロセスを回せる環境を構築するまでの一連の流れをご紹介します。

第二回目となる本ウェビナーでは、Azure DevOps、Azure Data Factory、Azure Databricks などを用いてデータ取り込み部分のアーキテクチャの構築方法をご紹介します。

■ キーワード
機械学習オペレーション (MLOps)
Azure Machine Learning
Azure Databricks 
Azure Data Factory
Azure DevOps
Azure Kubernetes Services

■ スピーカー
株式会社ナレッジコミュニケーション
ビジネス・デベロップメント部
井村 真樹

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