エピソード
Azure Machine ラーニング サービスを使用してエンド ツー エンドのライフ サイクルを管理するための MLOps
MLOps (機械学習用の DevOps とも呼ばれます) は、データ サイエンティストと DevOps プロフェッショナル間のコラボレーションとコミュニケーションの実践であり、運用機械学習 (ML) ライフサイクルの管理に役立ちます。 Azure Machine ラーニング サービスの MLOps 機能は、資産管理とオーケストレーション サービスを提供し、効果的な ML ライフサイクル管理を可能にします。
MLOps の詳細については、以下をご覧ください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/concept-model-management-and-deployment
MLOps (機械学習用の DevOps とも呼ばれます) は、データ サイエンティストと DevOps プロフェッショナル間のコラボレーションとコミュニケーションの実践であり、運用機械学習 (ML) ライフサイクルの管理に役立ちます。 Azure Machine ラーニング サービスの MLOps 機能は、資産管理とオーケストレーション サービスを提供し、効果的な ML ライフサイクル管理を可能にします。
MLOps の詳細については、以下をご覧ください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/concept-model-management-and-deployment
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