イベント概要

第7回MLOpsコミュニティイベントです！
第7回の勉強会はFastLabel 鈴木健史、メルペイ Mai NakagawaによるMLOps発表となります。

ハッシュタグ：#mlopsコミュニティ

発表内容

Data CentricなMLOps概論

最先端のアルゴリズムがgithubなどから手軽に入手できるようになったことで、ビジネスの現場では、アルゴリズムやモデルの改善より、 アノテーションデータの質や量を改善する方が実用化を目指す上でよりコストメリットのいいアプローチとなりつつあります。 本発表では、従来のモデル改善を中心としたMLOpsの考え方と異なり、データ（アノテーションデータ）改善を中心としたMLOpsの考え方をご紹介します。

特徴量の品質向上の施策

メルペイの機械学習モデリングにおける、特徴量の品質を向上させる施策についてお話します。学習や予測時に利用する特徴量の生成過程での不具合を抑えるために、TensorFlow Data Validation や Apache Airflow の BigQueryCheckOperator を採用したお話をします

ご講演者様のプロフィール

鈴木健史

早稲田大学大学院創造理工研究科修了。在学中、機械学習のアルゴリズムの研究。 大手ERPベンダーで、会計SaaS立ち上げや複数のAIプロジェクトを経験後。 その後、AI開発におけるアノテーションの課題を解決したい思いからFastLabelを創業。 FastLabelでは、アノテーションプラットフォームを開発・提供している。

https://twitter.com/tkc79
https://fastlabel.ai/

Mai Nakagawa

株式会社メルペイ MLOpsエンジニア。機械学習を用いた与信モデリングや不正検知のシステム開発・運用に従事

MLOpsをはじめ、株式会社メルペイでは一緒に働いてくれるエンジニアを募集中です！ https://careers.mercari.com/jp/search-jobs/?cat=merpay-inc-company&dep=engineering

会場

オンライン開催 (URLは別途ご案内)

タイムテーブル