「Ubuntu」が最長15年サポートされる!? WSLにも対応した「Ubuntu Pro」を使ってみよう
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Rokidが38.5グラムの新型AIグラス発表、RazerのAIコンパニオン搭載デバイスほか
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[運営] 株式会社インプレス
連載の最終回となる今回は、機械学習モデルの開発と運用におけるパイプライン全体を協調動作させモデルを継続的に改善する仕組みについて解説します。
張替 清音(はりがえ きよなり)
2022年6月13日 6:00
連載の8回目となる今回は、学習済みモデルのデプロイの手順とその運用で利用するKubeflowの機能やコンポーネントについて解説します。
2022年4月27日 6:00
連載の7回目となる今回は、実装編で構築した機械学習パイプラインをKubeflow Pipelinesにデプロイし実行します。
2022年3月30日 10:44
連載の6回目となる今回は、前回に引き続きTFXを使ってKubeflow上で動かす機械学習パイプラインを構築していきます。
2022年2月25日 6:00
連載の5回目となる今回は、前回に引き続きTFXを使ってKubeflow上で動かす機械学習パイプラインを構築していきます。
2022年1月28日 6:00
連載の4回目となる今回は、TFXを使ってKubeflow上で動かす機械学習パイプラインを構築していきます。
2021年12月22日 10:14
連載3回目となる今回は、Notebook Serversを使って、機械学習モデルを作成します。
2021年11月26日 6:00
連載の2回目となる今回は、Kubeflowの内部構造の概要と構築手順について解説します。
木村 友哉(きむら ともや), 張替 清音(はりがえ きよなり)
2021年10月27日 6:00
連載第1回目となる今回は、Kubeflowの登場した背景とその概要について解説します。
2021年9月24日 6:00