高速なモデル訓練のライフサイクル
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/07/11 15:58 UTC 版)
「MLOps」の記事における「高速なモデル訓練のライフサイクル」の解説
機械学習のモデル構築には実験的性質があり、さまざまなアルゴリズム、モデリング技術、パラメータ構成を試して、課題への最適なモデルをできる限り特定する必要がある。コードの再利用性を最大化しつつ、定型的なプロセスは自動化することで高速なモデル訓練を実行する。また、モデルを利用するアプリケーションもデプロイへ統合することで機械学習サービスを継続的にロールアウトできる。
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