MLopsの6つの持続可能性対策とその対処方法 from venturebeat.com

歴史的に、AIへの道である機械学習（ML）は、複雑なアルゴリズムやモデルを開発するために必要な数学的スキルを持つ学者や専門家のために予約されていました。
これにより、データサイエンティスト、エンジニアリング、ITオペレーションチームが協力して、MLモデルを本番環境にデプロイし、大規模に管理し、パフォーマンスを継続的に監視できます。
品質：MLモデルは継続的に監視され、許容可能な品質の予測を提供します。
データを機械学習MLモデルのトレーニングに使用できる形式に変換すること（特徴エンジニアリングと呼ばれるプロセス）は、追加の調整手順の恩恵を受ける可能性があります。
MLモデルをラップし、推論APIを公開できる多くのオープンソーステクノロジーが利用可能です。
データラボのMLopsパラダイムを採用し、6つの持続可能性指標（再現性、可用性、保守性、品質、スケーラビリティ、一貫性）を念頭に置いてAIにアプローチすることで、組織や部門はデータチームの生産性を大幅に向上させ、AIプロジェクトの長期的な成功と継続を実現できます。