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X-WR-CALDESC:自動運転の認識技術を改善するDomain Adaptationと
 MLOpsの仕組みについて
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 MLOpsの仕組みについて
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SUMMARY:自動運転の認識技術を改善するDomain AdaptationとMLOps
 の仕組みについて
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/91245
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n自動
 運転システムのMLOpsの開発チームから、学習-評価-リリ
 ースまでの一連のパイプラインについてご紹介します
 。\nMLOpsの基本として機械学習のモデルの精度のみなら
 ず、実際にモデルが読み込まれて動くソフトウェアに
 インテグされた状態で評価をし、リリースすることが
 重要です。\n今回のミートアップでは、ティアフォー
 で行っている自動運転の機械学習について学習 → 評
 価 → リリースまでの一連の仕組みと機械学習の評価
 の仕組みや拠点展開に向けての研究開発中の内容につ
 いてご紹介します。\n視聴リンク: https://www.youtube.com/wat
 ch?v=BSRIcFKtKVM\nコンテンツとタイムスケジュール\n日時
 ：2023年8月1日(火) 19:00～21:00頃まで\n\n\n\n目安時間\n内
 容\n概要\n\n\n\n\n19:00-\nオープニング\n\n\n\n19:05-\n自動運
 転のMLOpsを支えるクラウドの仕組みについて（太田 力
 ）\n自動運転の機械学習、評価、リリースでは、膨大
 なデータを使い、実際に車両で動くソフトウェアとイ
 ンテグして動作確認し、そのコードベースがリリース
 される仕組みが必要となります。ティアフォーで構築
 しているクラウド基盤の仕組みについてご紹介します
 。\n\n\n19:25-\n機械学習モデルの評価方法について（上
 竹 幸太郎）\n自動運転では、機械学習で認識した結果
 をもとに経路計画などのプランニング処理が動きます
 。そのため、一般的な画像認識で評価される指標だけ
 でなく、認識距離の性能など様々な観点で評価するこ
 とが必要です。現在行っている評価やその仕組みにつ
 いてご紹介します。\n\n\n19:45-\n多拠点展開に向けたDomai
 n Adaptationの取り組みについて（村松 佑亮）\n自動運転
 では、走行環境 (≒Operational Domain)に合わせて機械学習
 モデルを改善していくことが求められます。多拠点で
 自動運転を行うために、各拠点で必要なデータをゼロ
 から集めると時間もコストも膨大にかかってしまいま
 す。データを有効活用するために行っている研究開発
 の内容をご紹介します。\n\n\n20:05-\nクロージング\n\n\n\n
 20:10-\n懇親会\n\n\n\n\n※アジェンダや登壇者は変更にな
 る可能性がございます\nキーワード\n\nTIER IV\n自動運転\
 n機械学習\nMLOps\nAutoware\n\n注意事項\n\nタイムスケジュ
 ールや参加者は変更となる可能性がございます\nイベ
 ントの内容は後日任意の媒体にて公開させていただく
 ことがございます\n\nリンク集\n\nMLOps Engineer (機械学習
 基盤)募集要項\nAutonomous Driving - Perception R&D Engineer募集
 要項\n株式会社TIER IV\nCareer site\nWeb.Auto\nPilot.Auto\nTIER IV T
 ech Blog\nTIER IV Twitter\nTIER IV Facebook\nTIER IV Youtube\nTIER IV Lin
 kedIn\nTIER IV Instagram\nThe Autoware Foundation\nAutoware\n
LOCATION:TIER IV 品川オフィス 東京都品川区北品川1-12-10 ジ
 ャコムビル
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