こんにちは、エンジニアの @kargo @nichimu です。KARTEのDatahubというプロダクトに携わっており、KARTEのデータ及びお客様のデータを活用したプロダクトの開発を行っています。 今回は、KARTEにおいて活用しているコンテナネイティブのワークフロー基盤であるKubeflow Pipelineの組み込みについての概要をご紹介したいと思います。 Kubeflow とはここ数年でMLOpsという言葉が浸透するようになり、機械学習の実運用についての具体例がたくさん見受けられるようになりました。 Kubeflow はそのような機械学習の実運用をスムーズに行うためのオープンソースのプラットフォームです。Kubernetes上で動作することを前提とされているので…
akira.kasuga
本日は8/3(水) に開催しました「【FiNC×プレイド】Machine Learning Meetup #1」のレポートをお届けしたいと思います！ 機械学習を用いた画像認識の話、チャットBotの話等、面白い内容でした！ 発表内容 食事指導を機械学習技術で助ける話 (FiNC 小林さん) ちゃんと使えるBotについて考える (プレイド CTO 柴山) いまさら聞けない機械学習の評価指標 (dr_paradi さん) データマイニングやってて思うこと (おおとや さん) 食事指導を機械学習技術で助ける話 まずFiNC 小林さんから「食事指導を機械学習技術で助ける話」についてお話頂きました。 FiNCさんでは機械学習に力を入れておられ、ＡＩ特化の研究所を新設され…
Daiki Matsui
こんにちは、プレイドの @nashibao です。 ちょっと前になりますが、PySparkの勉強会向けにPySparkの機械学習ライブラリであるmllibを弄ってみたりして面白かったので共有しようと思います。 コンテンツ 実験の動機 PySparkの紹介 MLLibのアルゴリズムの拡張 感想 この検証はPyData Tokyo #3の発表にかこつけて行われたので、その時の発表資料も貼っておきます。 PyData Tokyo Meetup #3での発表資料 実験の動機 分散環境での機械学習は実装が面倒なので、どこで実験するかは結構重要かな、と思います。その中でPythonが研究者周りでよく使われてる & ライブラリが豊富 & Spark扱いやすそう、…
Naoki Shibayama