コース内容
紹介
本トピックではコースの概要について紹介します。
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紹介
00:40
本コースの概要
03:31
講師の自己紹介
00:27
学習ロードマップの紹介
00:23
レビューのお願い
00:21
基本知識
基本知識の整理を行います
0/6
コースで利用するシステムの全体像を理解しよう
03:01
データアプリケーションとは
01:55
機械学習とは
01:34
データ分析基盤とは
02:02
技術スタック紹介
04:52
MLOpsとは
10:21
機械学習基盤とモデル作成を通してMlOpsを体験する
MLOpsの世界を簡単にのぞいてみましょう
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仮説設定をしてKPIを定めてみよう
02:59
環境構築と今回の環境についての説明
09:34
データの取得と蓄積
03:34
データのテストとSparkの使い方速習
10:23
SparkMLで簡単なモデルを作成してみよう
04:31
モデルの結果をデータベースに保存してみましょう
03:09
自身でデータのテスト(バーリデーション)を行ってみよう
データアプリケーションを作成しみよう
モデルとWebアプリケーションを連携してみましょう
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モデルの出力結果(mongodb)とデータアプリケーション(Nodejs)を連携してみよう
06:16
施作効果を確認してみよう
05:18
モデルの再学習を検討しよう
03:59
モデルを継続的にデプロイしよう
02:43
【実戦で学ぶ基盤構築】ローカル端末で作り理解するエンジニアのための機械学習基盤の作成とMLOps
レッスン内容

今回はデータの取得としてWeb画面からのデータの取得を行なっていきます。

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