信頼性の高い機械学習 ―SRE原則を活用したMLOps

機械学習システムの信頼性と運用効率を劇的に向上させる一冊です。本書では、Googleが実践するSRE（サイトリライアビリティエンジニアリング）の原則を機械学習システムに適用する方法を、仮想のオンラインストア「yarnit.ai」の事例を通して具体的に解説します。モデルの本番環境でのモニタリング、責任あるデータ管理、スムーズで安全なモデル更新プロセス、コストやパフォーマンスの最適化など、MLOpsにおける実践的な課題解決スキルが身につきます。最後の15章では、6つのケーススタディを通じて、MLOps特有の複雑な問題に深掘りして対処する方法を学びます。単なるモデル開発に留まらず、製品開発組織におけるチーム運営や、機械学習ライフサイクル全体を俯瞰した運用・保守まで、SREの視点から信頼性の高いMLシステム構築・運用を目指すエンジニアやデータサイエンティストにとって、必読の内容となっています。