体制をレベルで表した指標です。おいては成熟度によって概要、技術、文化などが異なります。成熟度モデルを紹介します。まで順を追って成熟度を高めていくことが重要です。全工程を自動的に管理・監視しています。再学習が容易に行える環境になり、継続的にモデルが改善されていきます。概要、技術、文化(組織文化)について解説します。概要システムを完全自動化し、監視を容易化。運用システムは、改善方法に関する情報を提供。場合によっては、新しいモデルで自動的に改善。ゼロダウンタイムシステムに近づく。技術モデル学習とテストを自動化。デプロイされたモデルからの詳細で一元化されたメトリック。機械学習モデルの経時的な劣化を前提とした監視体制を整備する。手動で実行する必要が無い部分について自動化を進め、「最大効率で機械学習モデルを運用できる体制」を目指す。全てのステークホルダーが密に連携している。まで順に成熟度を高めていくことが重要です。全工程を自動的に管理・監視しています。再学習が容易に行える環境になり、継続的にモデルが改善されていきます。社内のデータ活用やサービスとしてデータ提供を行うためのソリューションを展開しております。「社内のデータを一元管理し、よりデータドリブンな組織を構築したい」など具体的な相談はもちろんのこと、「どんなことをお願いできるのか知りたい」や「こんなことをやりたい」など、ご検討段階でも構いませんので、ぜひお気軽にフォームよりお問い合わせくださいませ。UsCompanyStackshare採用情報ニュース。