技術ブログ株式会社エーピーコミュニケーションズの技術ブログです。エーピーコミュニケーションズの技術ブログです。データとモデルの品質を確実に監視する方法を学ぶ)」を視聴しました。このセッションの内容をお伝えします。Manager)によるものでした。Monitoringについて紹介されました。ML)のライフサイクルを実現することを目指しています。Monitoringの目的は、データ品質をプラットフォームに統合することで、以下のような効果を実現します。データエンジニアリングとデータサイエンスのチーム間でのコミュニケーションの向上データ品質の向上による機械学習モデルの精度向上データ品質の問題の早期発見と対応による開発効率の向上これらにより、機械学習ライフサイクル全体が効率化され、企業がより迅速に価値を創出できるようになります。Monitoringでは、以下のような機能が提供されています。データ品質が閾値を下回った場合に、関係者に通知が送るのが可能これらの機能により、データ品質の問題が早期に発見され、迅速に対応できるようになります。Monitoringでは、最新の概念や機能が活用されています。以下のような例が挙げられます。データ品質の問題が発見された場合、その原因と改善策を提案する機能があるこれらにより、データ品質の問題に対する対応がより効率的になります。Monitoringは、データエンジニアリングチームとデータサイエンスチームが異なるモニタリングツールを使用している問題を解決するために開発されたプラットフォームです。データ品質を統合することで、機械学習ライフサイクル全体が効率化され、企業がより迅速に価値を創出できるようになります。最新の概念や機能も活用されており、データ品質の問題に対する対応がより効率的になることが期待されています。おわりに本記事は以上となります。DAIS2023は終了しましたが、期間中に紹介すべきセッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、ご覧にいただけると幸いです。Engineeringの導入支援、データ&AI基盤に関連するサービスを提供しています。わたしたちは「エンジニアとお客様を笑顔にする」というVisionを掲げ、インフラエンジニアの未来を創るNeoSIerとして工夫と挑戦を行い続けます。読者になるこのブログについて引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。