37. MLOpsとは？どのようにMLOpsを実装しているか？ w/ kenta_sato3

話したネタ

MLOpsとは何か？
MLOpsの定義
MLのおけるモデルとは何か？
MLOpsで解決する課題とは？
CACE / Changing Anything Changes Everything
学習に使ったデータ管理の難しさ
メタ情報だけのバージョン管理というプラクティス
MLに必要なパイプラインを回すのは大変
ML Superhero、MLからインフラ構築まですべて担う人
Stockmark社におけるMLOpsに取り組む前のアーキテクチャとは？
BERTを使ったMLバッチ処理実サービスのアーキテクチャとMLOpsの取り組み
MLOps取り組み前のアーキテクチャの課題とは？
温かみのある手動Opsの自動化
AWS CodeBuildの権限周りの楽さ
ワークフローが見えにくい課題をワークフローエンジンで解決する
AWS Step Functions と AWS Batch の活用
今後のMLOpsの野望
モデルのパフォーマンスを決める上流データバリデーション
学習のパイプラインの整理、その目指すべきところは？
汎用言語モデルをGoogle TPUでの開発
MLOpsにどのような気持ちで望んでいるか？
ペインをどうやって発見しているか？
推測するな、計測せよ
電笑戦 ~ AIは人を笑わせられるのか 第 2 回　 電笑戦の背景と挑戦者
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