- 機械学習（ML）技術の進化に伴い、機械学習オペレーション（MLOps）の重要性が高まっている。
- MLOpsは、機械学習、DevOps、データエンジニアリングを組み合わせた一連のプラクティスであり、MLモデルの信頼性と効率的な本番環境への展開・維持を実現する。
- MLOpsをビジネスプロセスに組み込むことは、拡張性、再現性、自動化、監視、およびメンテナンスのMLモデルに与える影響が重要である。
- Salesforceは、AIと機械学習を組織全体に活用しやすくするためのさまざまな技術を提供している。
- Salesforceの機械学習ソリューションのいくつかの例：
- Salesforceを利用する組織にとって、MLOpsを導入することは慎重な計画と実行が必要である。
- SalesforceでMLOpsを活用することは、技術だけでなく、チームに拡張可能なプロセスと継続的改善への焦点を与えることでもある。
考察: MLOpsは、機械学習モデルの価値を最大化し、ビジネス成果を向上させ、ビジネスを成長させるためのベストプラクティスを理解して実装することで重要性がある。Salesforceの技術は、組織がAIと機械学習を活用する際に支援する広範囲な技術を提供しており、MLOpsの導入によってビジネスプロセスが向上し、MLモデルが信頼性を保ちつつ効果的に活用される。
元記事: https://atrium.ai/resources/mlops-the-key-to-optimizing-salesforce-machine-learning-solutions/