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トップエスイー AI工学特論 第7-8回: MLOps・継続的評価 の講義資料 (予定) です もう少し手をいれるかもしれません

Next ×ばつ Jagu'e'r プレイベント「Join us for the Next 2025」 の登壇資料です。AI に携わるものとして自分なら Next ではどのような観点で情報収集を行うかをまとめました。

2024 年12月現在の MLOps と LLMOps について述べました。 ・MLOps とは ・MLOps の技術・プロセス・文化 ・LLMOps ・MLOps の今後 ソフトウェア品質管理研究会 2024年度 第7回例会 特別講義の資料です。https://www.juse.or...

第11回 Data-Centric AI勉強会 ~MLOps勉強会コラボ回~ / 第46回 MLOps 勉強会 の登壇資料です

生成AIの品質保証〜出力結果の信頼性を確保〜 での登壇資料です、LLM の活用パターンと継続的な評価を中心とした活用のためのプラクティスを述べています https://findy.connpass.com/event/330983/

Jagu'e'r AI/ML 分科会 2024年6月のイベントでの発表資料です https://jaguer.jp/aiml/

Google Cloud Next Tokyo 2023 の LT で登壇した際の資料です、一般に Feature Store と呼ばれるコンポーネントの要件や、Vertes AI Feature Store の実装について述べています

Google Cloud Next '23 Recap - Warming up for Tokyo に登壇した際の資料です https://cyberagent.connpass.com/event/300976/ LLM を運用する上での課題と、Cloud Next '23 で確認してきた最新...

第30回 MLOps 勉強会の発表資料です。Money Forward でのこれまでの取り組みについて、振り返った内容を共有します。

機械学習の運用に関するさまざまな取り組みについて、過去・現在・未来の観点からまとめた資料です。

JAWS-UG AI/ML #15 https://jawsug-ai.connpass.com/event/263957/ の登壇資料です AWS の提供する機械学習のベストプラクティス集である Machine Learning Lens について概要と感想を述べています https://docs....

クローズドで行われた勉強会の資料です、画像認識まわりでありがちなハマりどころについて解説しています

機械学習システムのアーキテクチャを検討する上で考慮すべき課題について調査しまとめた資料です。Money Forward 社内で開かれた MLOps についての勉強会のために作成しました。 ## Reference 澁井 雄介 著 AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン 翔泳社...

MLSE 夏合宿 2022 3 日目基調講演の資料です。 リンクをそれぞれのスライドのフッターにつけていますので、引用元は PDF をダウンロードすると確認できます。

機械学習システムのアーキテクチャを検討する上で考慮すべき課題について調査しまとめた資料です。Money Forward 社内で開かれた MLOps についての勉強会のために作成しました。 ## Reference ### 大規模なデータを扱う難しさ - Architecture Evo...

資料中で出てくるサンプルには次の URL からアクセスできます GitHub: https://github.com/reproio/lab_sample_pipelines/tree/main/kfp 解説ブログ: https://tech.repro.io/entry/2021/06/22/...

サンプルパイプライン : https://github.com/reproio/lab_sample_pipelines/tree/main/kfp 解説記事 : https://tech.repro.io/entry/2021/06/22/125113 ハンズオン資料 : https://gist...

機械学習パイプラインの概念について説明した資料です。 ## Reference ### ML Pipelines for Software Engineers GigaOm-Delivering on the Vision of MLOps - Microsoft Azure http...

機械学習に携わる業務をするなかで必要になった、機械学習アルゴリズム以外の知識について概要を共有します。主に MLOps 周りと、その立ち上げに必要なものです。 ## Data science for software engineers 有賀 康顕, 中山 心太, 西林 孝著「仕事ではじめる...

Repro で社内のイベントで実験デザインについて話した内容の公開版です。 社内向けイベントではこの内容に加えて、実務に近い状況で一通り実験デザインから結果の解釈まで行ったのと、実例を用いて議論を行いました。実例を用いて議論するという点が特に重要だったと感じています。 スライドで紹介している書籍...

数理最適化: Optimization Night #1 https://connpass.com/event/148735/ の発表資料です。 デモで用いた Jupyter Notebook は https://gist.github.com/AseiSugiyama/1fa1e4a2c3e90e1...