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オンデマンドウェビナー

運用の”失敗”事例から学ぶ”モデル改良”の重要性~DataRobot MLOpsで実現する持続可能なAI活用

AI モデルがビジネスに貢献するためには、モデルを構築した後の継続的なモデル運用が不可欠です。一方で、モデルの運用には様々なトラブルが発生しやすく、一歩間違えれば、大きな損失が発生しかねません。

DataRobot の AI Cloud プラットフォームには、高精度のモデリング機能とそのモデルの運用機能が搭載されています。モデリングから、保守、精度劣化時の再学習まで、モデルのライフサイクル管理を誰でも簡単にコーディング不要で行えます。その結果、より少ないリソースでより確実な成果が期待されます。
本ウェビナーでは、モデルの運用トラブル事例集とデモを交えて、DataRobot の最新の MLOps をご紹介いたします。

講演者

菅原 崇
菅原 崇

DataRobot Japan
データサイエンティスト