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話したネタ MLOpsとは何か？ MLOpsの定義 MLのおけるモデルとは何か？ MLOpsで解決する課題とは？ CACE / Changing Anything Changes Everything 学習に使ったデータ管理の難しさ メタ情報だけのバージョン管理というプラクティス MLに必要なパイプラインを回すのは大変 ML Superhero、MLからインフラ構築まですべて担う人 Stockmark社におけるMLOpsに取り組む前のアーキテクチャとは？ BERTを使ったMLバッチ処理実サービスのアーキテクチャとMLOpsの取り組み MLOps取り組み前のアーキテクチャの課題とは？ 温かみのある手動Opsの自動化 AWS CodeBuildの権限周りの楽さ ワークフローが見えにくい課題をワークフローエンジンで解決する AWS Step Functions と AWS Batch の活用 今後のMLOpsの野望 モデルのパフォーマンスを決める上流データバリデーション 学習のパイプラインの整理、その目指すべきところは？ 汎用言語モデルをGoogle TPUでの開発 MLOpsにどのような気持ちで望んでいるか？ ペインをどうやって発見しているか？ 推測するな、計測せよ 電笑戦 ~ AIは人を笑わせられるのか 第 2 回　 電笑戦の背景と挑戦者 Stockmark Tech Blog エンジニア募集中