ユースカジノ登録

ユースカジノ登録 on AWS概要

AI /ユースカジノ登録活用を推進するためには、「ユースカジノ登録分析」と「事業・業務での活用」のサイクルを回し、事業への貢献を最大化する仕組みが求められます。
しかし、AIモデルをシステムとして実現するためには特有の課題があり、それを克服するため“ユースカジノ登録”という考え方が提唱され始めました。
ユースカジノ登録はお客様のプロジェクトに参画し、お客様のAIを用いたシステム化推進のための課題を洗い出し、解決処方を提示して、MLOpsの導入含めてAIライフサイクル全般の支援を行います。
特に、AWSでの長年の実績と成果を活用することで、ALL-ユースカジノ登録体制で円滑に遂行します。

ユースカジノ登録とは？その必要性

AIシステム開発で起こり
がちな課題

課題①　AIモデル生成タスクに時間がかかり過ぎる

AIモデルを生成するためは、アルゴリズムを規定しチューニングする必要がある。しかし、その工数は、システム化の他の作業に比べそれほど大きなものではない。アルゴリズム自体、公開されているものを利用可能で、チューニングも自動化されているため、もっと効率化したい･･･。

課題②　各チームのスキルやナレッジが異なり、極端な分業体制になってしまっている

ユースカジノ登録エンジニア、サイエンティスト、アプリケーションの開発者はそれぞれスキルやナレッジが異なり、互いに他の分野のことを知らない場合が多い。そのため、意図していないにもかかわらず、極端な分業体制になってしまっている･･･。

課題③　運用後の自動化を見据えた設計ができていない

開発時に生成したモデルは永続的なものではなく、時間と共にユースカジノ登録が変化していくと精度不良となる可能性が高いため、運用中に検知してAIモデルを再作成する必要がある。それを人手で実施することは現実的ではないため、開発の段階から、運用での自動化を見据えた設計にする必要がある･･･。

こうした課題を解消し、さらなるAI/ユースカジノ登録活用を推進するためには、
持続可能なプランニングと継続的な改善を行うためのパイプライン形成、
そしてライフサイクルマネジメントが必要です。

そこで注目されているのが、
機械学習チーム、開発チーム、運用チームの開発工程と運用工程をパイプライン化し、
ユースカジノ登録処理やコミュニケーションを円滑にする
「ユースカジノ登録」という考え方です。

ユースカジノ登録= ML （機械学習） + Dev（開発） + Ops（リリース・運用）

Machine Learning

③ ユースカジノ登録を用意
④ 機械学習アルゴリズムを適用し、モデル化
⑤ 精度や過学習等の検証

Development

① AIの要件を定義
② システム化を見据えた設計
⑥ モデルを他のプログラムと一緒にパッケージ化

Operation

⑦ モデルとプログラムを本番環境へリリース
⑧ 設定変更や微調整を実施
⑨ 運用監視を行い問題が発生していないか監視

なぜ、クラウドでユースカジノ登録なのでしょうか。
以下のように、ユースカジノ登録はクラウドサービスとの親和性が高いことが挙げられます。

スケーラビリティ
クラウドプロバイダーが提供する自動スケーリングサービスを活用することで、ユースカジノ登録で必要とされるリソースを必要なだけ利用することができます。
迅速な開発とデプロイ
クラウドプロバイダーが提供する機械学習ツールやAPIを活用することで、迅速に機械学習モデルを開発し、デプロイすることができます。

なお、クラウドのメリットに関しては、以前紹介したサービスにも記載があります。
/solutions/cloud/ai/ai.html