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【動画公開】機械学習プロジェクトの進め方を説明する「ML Enablement Series」が始まりました！
「MLマックス！」（この掛け声の意味は動画冒頭にて説明しています）
AWS Black Belt オンラインセミナーにて、機械学習モデル開発プロジェクトの進め方を解説する「ML Enablement Series」が始まりました。本シリーズはこれから機械学習プロジェクトを始める方向けの「Lightパート」と、すでに機械学習を利用しており、より深いAWSの機械学習ソリューションを知りたい方向けの「Darkパート」から構成されています。毎週1本の動画をお届けし、継続して機械学習の知識を深めることのできるコンテンツです。
機械学習プロジェクトの多くはビジネスインパクトが出せず、失敗しているといわれています。ビジネスインパクトを出すためには機械学習のモデルを開発するだけでは不十分で、プロダクトの中に最終的にモデルを組み込み、運用していくことが必要になります。機械学習プロジェクトの成功確率を上げるためにはプロジェクトに関わるメンバーが機械学習プロジェクトの特性や各人の役割を理解し、相互に活発なコミュニケーションを取ることが重要ですが、具体的にはどのようにアプローチしていけばいいかわからないことが多いのではないしょうか？
この課題解決の道標になるよう、機械学習プロジェクトの進め方、組織や役割の設計、コミュニケーションの取り方を具体的に説明した「Lightパート」を構成しました。この「Lightパート」に加えて、個々のタスクで Amazon SageMaker をはじめとした AWS ソリューションをどのように活用できるのかを深堀して学ぶことができる「Darkパート」を構成し、合わせて「ML Enablement Series」として発信します。
本シリーズ第1回は、「Lightパート」の「機械学習モデル開発プロジェクトの進め方 」です。
この動画では、以下の3つを解説しています。
- 機械学習モデルの開発プロセスと組織
- 機械学習を使うメリット・デメリット
- 開発プロセスを開発する流れ
プロダクトの一部として機械学習モデルを捉えたときに、どのように開発プロセスを進めていけばいいのかを解説しています。「Lightパート」は、データサイエンティストを含むプロダクト開発チームが機械学習モデルを組み込んだプロダクトの開発において、足りないスキルを補い合い、顧客に価値を届けられるようになることをゴールとしています。
視聴は YouTubeから可能です。
今回の 動画 は AWS BlackBelt オンライン ML Enablement シリーズのYouTube再生リスト(Light / Dark)に追加しています。こちらもご利用ください。また、AWS Black Belt Online Seminar 全体の資料はこちらにあります
プレゼンテーション作成およびスピーカーは機械学習のDeveloper Relationsの久保が、本記事は機械学習ソリューションアーキテクトの伊藤が担当しています。