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資料情報
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| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
| 1 |
図書情報館 | 1310711724 | 007.1/ｽ/ | ２階図書室 | WORK-416 | 一般図書 | 貸出禁止 | 在庫 | |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1008001889571 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋 |
| 書名ヨミ |
ジレイ デ ワカル エムエル オプス |
| 著者名 |
杉山 阿聖／編著
|
| 著者名ヨミ |
スギヤマ アセイ |
| 著者名 |
太田 満久／編著 |
| 著者名ヨミ |
オオタ ミツヒサ |
| 著者名 |
久井 裕貴／編著 |
| 著者名ヨミ |
ヒサイ ユウキ |
| 出版者 |
講談社
|
| 出版年月 |
2024.9 |
| ページ数 |
15,255p |
| 大きさ |
21cm |
| 分類記号 |
007.13
|
| 分類記号 |
007.13
|
| ISBN |
4-06-536956-2 |
| 内容紹介 |
MLOpsに関する基礎的な事項を体系的に記すとともに、具体的事例をとりあげ、機械学習チームにどのような困難が生じ、どのようにその困難に立ち向かったのかを紹介する。 |
| 著者紹介 |
株式会社Citadel AI所属。機械学習の実用化に取り組む。 |
| 件名 |
機械学習 |
| 言語区分 |
日本語 |
| (他の紹介)目次 |
第１部 ＭＬＯｐｓの背景と全体像（ＭＬＯｐｓとは
ＭＬＯｐｓを実現する技術
ＭＬＯｐｓを支えるプロセス・文化）
第２部 ＭＬＯｐｓの実践事例と処方箋（ＤｅＮＡにおける機械学習プロジェクトの進め方
少人数で迅速に実現する―コンテンツレコメンドにおけるＭＬＯｐｓ
顧客ごとに複数機械学習モデルを出し分ける学習と推論のアーキテクチャ
機械学習パイプライン構築事例から見る技術選定
事故を減らすための機械学習モデル適用の工夫 ほか） |
| (他の紹介)著者紹介 |
杉山 阿聖
株式会社Ｃｉｔａｄｅｌ ＡＩ所属。これまでに機械学習パイプラインの構築など、機械学習の実用化に取り組む。Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ Ｃｈａｍｐｉｏｎ Ｉｎｎｏｖａｔｏｒ（Ｃｌｏｕｄ ＡＩ／ＭＬ）(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
太田 満久
医療系スタートアップのＵｂｉｅ株式会社の機械学習エンジニア。京都大学で博士（理学）を取得後、データ分析専業の大手であるブレインパットにエンジニアとして入社。最高データ技術責任者として、多くの機械学習プロジェクトをリードした後現職に至る。Ｇｏｏｇｌｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒｓ Ｅｘｐｅｒｔ（Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）。Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ Ｃｈａｍｐｉｏｎ Ｉｎｎｏｖａｔｏｒ（Ｃｌｏｕｄ ＡＩ／ＭＬ）(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
久井 裕貴
株式会社マネーフォワード所属。前職では、金融機関においてデータサイエンティストとして、スコアリングモデル開発などのデータ活用および機械学習モデル開発に従事。２０１９年マネーフォワードに入社し、研究員としてＬａｂ本部に所属。ｔｏ Ｂ、ｔｏ Ｃ両面のサービスにおける機械学習モデル活用を推進している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
内容細目表
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