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コミュニティラジオDataRobot充電中 6月の投稿テーマ「MLOps」

DRCommunityJP
モデレータ
モデレータ

DataRobotコミュニティでは、コミュニティラジオ「DataRobot充電中」を月末の最終木曜日に放送しております。

次回は6月29日(火)18:00-19:00放送予定

 

ラジオ初回放送の書き起こし記事でラジオの雰囲気をチェック。

「AIニュース」では、気になるAI関連のニュースをお届け。「DataRobot Dock」では、DataRobotのベーシックな機能を振り返って便利な使い方を紹介

 

「コミュニティテーマ」では、毎月のデータサイエンス・トークテーマを設定し、メンバーの皆様からの様々な「投稿」をお待ちしております。生放送にて、パーソナリティが投稿を読み上げ、そのテーマのトピックについてお話をしたり、ゲストをお迎えしたりする予定です。

 

6月のトークテーマは「MLOps」です。こちらの投稿への返信というかたちで、ぜひお気軽に「投稿」お願いします。

 

今回はゲストにTier4の渋井雄介氏をお招きしております。 渋井氏は「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」を最近出版されたほか、MLOpsコミュニティでも運営メンバーとして活躍されています。

 

過去の放送もご視聴いただけます。

 

connpassのイベント登録すると放送開始時にリマインダーが送信されます。

ラベル(2)
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Akihiro-Horikawa
NiCdバッテリー

MLOpsは使ったことないんですが、気になっていることがあります。MLOpsでは、性能モニタリングをどうするかも一緒に考える必要があると思うのですが、DataRobotでは何かそのための仕掛けって用意してくれているのでしょうか。現在あるものでも、将来構想でもいいです。

例えば、推論にかけられた説明変数の分布とか、推論結果の目的変数の分布を見て、母集団に変化傾向ないか検知してくれるとか。

今時、作ったMLモデルのAPIを用意してくれるサービスは結構あると思うのですが、そういう話はあまり聞いたことがなくて。

 

P.S. AI Experience、勉強になった&やる気出た&先のことを思うと気が遠くなった、ですごくよかったです。小幡さん、登壇お疲れ様でした!

bunnchinn3
青色LED

DataRobotの最適化アプリのように、モデルを用いて実操業の設定パラメータを探索して決めていくような運用をした場合、特に製造業のような比較的安定している環境だと長期運用していくにつれて再学習させる際に使用するデータの内挿領域が狭くなっていき、有効な探索領域が狭くなっていくかと思います。

このような用途で長期運用を考えた場合、どのようにモデルを管理していくのが良いのでしょうか。

再学習する際に、古いデータを残しておくのも良い対応だとは思いますが、モデル作成に投入可能なデータサイズの制約などの理由から将来的には学習用データから消えていくため、根本的な解決方法ではないように感じます。こういった使い方をする場合、性能が下がっていくのを許容して運用するしかないのでしょうか。

YuichiHirai
イメージセンサー

モデルを作るのと運用するのでは、取り組む考え方やマインドが違うのかなと思いますが、

モデル開発フェーズからモデル運用フェーズに移行するときに心がけたことが良いことなどあったら、教えてほしいです。