モデル開発 【実践編】MLflow Trackingによるモデル実験管理
MLflowによる実験管理について実例を交えながら紹介します。
機械学習
モデル開発 
開発定義 データサイエンティストの無駄遣いはやめよう
データサイエンティストを無駄遣いせず、ケーパビリティを活かすためのノウハウについて紹介します。
モデル開発 事前学習済みモデルを積極的に活用すべき3つの理由
多くの企業が実際のビジネスデータを活用したいと考えたとき、機械学習モデルを一から作成するという方法を最初に考えがちですが、その前に検討してほしいことがあります。それが事前学習済みモデルの活用です。AIプロジェクトで事前学習済みモデルを積極的に活用すべき理由について、3つ紹介したいと思います。
運用 運用保守のことを考えないデータサイエンティストが危険である3つの理由
データサイエンティストなどは、ビッグデータを分析し、ビジネスに活かすことができる人材として、とても貴重な存在です。一方で、データ分析やモデル構築のことしか考えておらず、システム導入後の運用保守のことが全く頭に入っていないデータサイエンティストが一定数存在します。そのような人たちが現場に入ってしまうと、全く実務に落ちない機械学習システムが完成してしまう恐れがあり、大変危険です。本日は運用保守のことを考えないデータサイエンティストがなぜ危険であるか、その理由を3つ紹介したいと思います。