MLOps（機械学習基盤）のリンク

MLOps（機械学習基盤）の記事が面白かったのでメモ。

【参考】
機械学習システムの設計パターンを公開します。 - Mercari Engineering Blog

mercari/ml-system-design-pattern: System design patterns for machine learning

ゆるふわMLOps入門 - Re:ゼロから始めるML生活

機械学習システムにおける「技術的負債」とその回避策 - Qiita

“Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems”

記事を読んで理解したことは、機械学習はアルゴリズムが重要なだけではなく、そのシステムを支える開発基盤の構築に膨大な工数がかかること。
データ収集・分析だけでなく、データや分析結果の構成管理、サーバー・システム監視なども含まれるので、開発もインフラ基盤も両方とも詳しくないと、システムの全体像を把握することすら難しいだろう。
一昔前の業務システム開発よりも、はるかに難易度は高いと思う。

ゆるふわMLOps入門 - Re:ゼロから始めるML生活に紹介されている先進企業の事例が参考になる。
Google、Facebook、Netflix、Airbnb、Uber くらいの大企業であれば、自前で構築して、その基盤を他企業や一般利用者にも使わせることで、サブスクリプションサービスによる売上、エコシステムの拡大を狙っているわけだ。
この辺りの技術も探してみる。