ML プロジェクトの企画から本番運用まで

機械学習（ML）プロジェクトの 80% 以上が本番前に失敗しています。この新しい eBook では、ML ライフサイクルの多くの落とし穴を克服する方法が見つかります。マニング出版による「Machine Learning Engineering in Action」（機械学習エンジニアリングの実践）をベースに Databricks が編さんした、ML プロジェクトを大規模に計画、開発、展開するのに役立つステップバイステップのガイドです。

この eBook は、次の事柄を中心に解説しています。

• ML プロジェクトを計画から本番環境に移行する方法
• ML プロジェクトが失敗する理由とよくある間違いを回避する方法
• ML を本番環境に移行して大規模に活用する方法
• 大規模な ML イニシアチブにおける技術とプロセスの相互作用