MLOps実装ガイド

記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。

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  申さんの2冊目。モデルが価値を生み続けるにはMLOpsが不可欠で、Notebookで作って丸投げは避け、本番での自動化や再学習を最初から見据えてパイプラインを作るべきだと学んだという。学習時と運用時のデータ処理のズレを防ぐ特徴量ストアや、劣化したモデルを検知して再学習する仕組みも解説されている。

• 2025年9月版読んでいて良かった本紹介 Zenn · Akasan · 2025年9月 · いいね 3

  MLOps関連の書籍が新たに出版されたため購入したが、記事執筆時点ではまだ読んでいないと述べている。直近、MLOpsを構築する案件を多数扱っていることから、業務に関わる新しい情報に加え、すでに知っている内容でも改めて認識すべき点が含まれているのではないかと考え、今月読む予定にしている。