機械学習システム構築のためのベストプラクティス＆デザインパターン機械学習システムを構築するためのベストプラクティスとデザインパターンが満載。機械学習プロジェクトを実施する際のエンジニアリング面：データの収集、保存、前処理、特徴量エンジニアリング、モデルのテスト・デバッグ、本番環境への展開およびメンテナンスなどの話題を集めました。機械学習は人工知能の同義語となり多くの人に広く知れ渡っていますが、その可能性を十分に活かしている企業は世界でも一握りにすぎません。最新のオープンソースライブラリ、パッケージが提供され、コミュニティは充実していますが、実用的なビジネス上の課題解決に機械学習をどう適用させるかで、多くの企業が四苦八苦しています。人材不足もその要因の一つではありますが、優秀な機械学習エンジニアやデータアナリストを確保したとしても、1つのモデルを導入するまでにそれなりの期間が必要になってしまうことも起きています。機械学習モデルのバージョン管理、再現性、スケーリングなど、企業が機械学習の機能を開発す...