MLOps入門：Azureでパイプラインを構築・デプロイする

多くの機械学習モデルは、実験フェーズを通過した後に本番環境への移行が、体系的かつ自動化されたアプローチを必要とするため、そのままになってしまいます。このコースでは、機械学習開発と運用を統合し、信頼性が高くスケーラブルなモデルを現実世界に提供する不可欠な分野であるMLOpsを紹介します。 この包括的なガイドを通じて、手動でのモデルトレーニングから、自動化された本番対応ワークフローの設計へと移行します。データサイエンスにDevOpsの原則を適用し、自動テスト、継続的インテグレーション、体系的なモデルデプロイメントを可能にする方法を理解します。 学習内容： - MLOpsのコアコンセプト（成熟度レベル、ライフサイクルフェーズ、従来の機械学習デプロイメントの課題を含む）を理解する。 - 機械学習ワークフローに特化して設計された継続的インテグレーション（CI）および継続的デリバリー（CD）パイプラインを設計する。 - 新しいデータが到着したときにモデルを自動的に再トレーニングするための継続的トレーニング（CT）ループを構成する。 - Azure Machine LearningとAzure DevOpsの概念を適用して、エンドツーエンドの機械学習パイプラインをオーケストレーションする。 - 長期的な信頼性を確保するために、ドリフト検出とパフォーマンス追跡戦略を使用して、本番環境にデプロイされたモデルを監視する。 まず、基本的なMLOpsの用語とアーキテクチャの原則を学び、次にパイプライン構成のステップバイステップのガイドを探索します。この教材は、データのバージョン管理やモデルから、デプロイメントの自動化、本番監視の設定まで、すべてをカバーしています。 このコースは、運用に慣れておらず、しっかりとした基盤を築きたいと考えている意欲的なMLエンジニア、データサイエンティスト、開発者を対象としています。パイプラインと自動化の基本的なことから始めるため、事前のDevOps経験は必要ありません。 本番環境で機械学習モデルを実際に動作させるワークフローを習得するために、今日から読み始めましょう。