Fugu-MT 論文翻訳(概要): MLOps -- Definitions, Tools and Challenges

論文の概要: MLOps -- Definitions, Tools and Challenges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00162v1
Date: Sat, 1 Jan 2022 10:38:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-04 15:15:26.671192
Title: MLOps -- Definitions, Tools and Challenges
Title（参考訳）: MLOps - 定義、ツール、課題
Authors: G. Symeonidis, E. Nerantzis, A. Kazakis, G.A. Papakostas
Abstract要約: 本稿では機械学習操作(MLOps)について概観する。我々の目的は、現在の問題やトレンドを強調することで、操作とコンポーネントを定義することである。この文脈では、対応するガイドラインを提供するために、異なるツールとその有用性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper is an overview of the Machine Learning Operations (MLOps) area. Our aim is to define the operation and the components of such systems by highlighting the current problems and trends. In this context, we present the different tools and their usefulness in order to provide the corresponding guidelines. Moreover, the connection between MLOps and AutoML (Automated Machine Learning) is identified and how this combination could work is proposed.
Abstract（参考訳）: 本稿では、機械学習オペレーション(mlops)領域の概要について述べる。本研究の目的は,現在の問題点と動向を強調することで,システムの動作とコンポーネントを定義することである。この文脈では、対応するガイドラインを提供するために、異なるツールとその有用性を示す。さらに、MLOpsとAutoML(Automated Machine Learning)の接続を特定し、この組み合わせがどのように機能するかを提案する。

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