dhirookadhirooka
Open2021/05/15にコメント追加6

MLOpsの知見と資料

ディープラーニング
機械学習
Cloud
MLOps
dhirookadhirooka2021/05/22に更新

GCP

https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning

https://cloud.google.com/architecture/architecture-for-mlops-using-tfx-kubeflow-pipelines-and-cloud-build

https://qiita.com/kazunori279/items/b0a4d427b95ee785366d

https://cloud.google.com/vertex-ai

dhirookadhirooka2021/05/22に更新

書籍

https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119472/

https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-11952-2

https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798169453

dhirookadhirooka2021/05/18に更新

データ検証

https://www.tensorflow.org/tfx/data_validation/get_started

https://research.google/pubs/pub47967/

https://github.com/awslabs/deequ

dhirookadhirooka2021/05/15に更新

AWS

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-aiml-tokyo7/

https://speakerdeck.com/hariby/ml-at-loft-number-2

dhirookadhirooka2021/05/22に更新

https://engineering.mercari.com/blog/entry/ml-system-design/

上記「AIエンジニアのための機械学習デザインパターン」の元資料

dhirookadhirooka2021/05/15に更新

https://adventar.org/calendars/5089

https://mlops.connpass.com/

ポスト
dhirooka
dhirooka

Machine learning engineer, working for machine learning delivery🚀

エンジニアのための
情報共有コミュニティ

About

  • Zennについて
  • 運営会社
  • お知らせ・リリース
  • イベント

Guides

  • 使い方
  • 法人向けメニューNew
  • Publication / Pro
  • よくある質問

Links

  • X(Twitter)
  • GitHub
  • メディアキット

Legal

  • 利用規約
  • プライバシーポリシー
  • 特商法表記