WandBのMLOpsはモデル開発をどう変えるのか

イベント概要

機械学習プロジェクトでのモデル管理とバージョン管理を効率化し、生産性を飛躍的に向上させたいとお考えの方へ・・・

本ウェビナーでは、Weights & BiasesのModelsを活用して、機械学習プロジェクトのモデル管理とバージョン管理を効率化する方法を解説します。

機械学習のモデル管理は、複数のモデルバージョンや実験結果、データセットなどの複雑な要素が絡み合い、しばしば困難を伴います。これらの課題に対処するためには、効果的なモデル管理とバージョン管理が不可欠です。W&BのModelsは、これらの課題を解決する強力なツールとして設計されています。

今回の60分のセッションでは、Modelsの基本機能と使用方法を解説し、モデル管理およびバージョン管理の効率化手法について学びます。さらに、実験管理、高度な可視化、自動化まで、W&Bの強力なツールを駆使した最適なワークフローをご紹介します。Tables機能による直感的なデータ分析や、Automationsを用いたモデル開発のCI/CD構築など、実践的なデモを交え、初心者から上級者まで即座に活用できる知識を提供します。

MLエンジニアやデータサイエンティストの方々に、Modelsの基礎に触れていただき、プロジェクトの生産性と品質を飛躍的に高めるスキルを身につけていただく第一歩とすることが目標です。Modelsを使いこなし、機械学習プロジェクトの課題に対処する方法を一緒に学びましょう。

Modelsについてはこちらから

Weights & Biasesとは

Weights & Biases（WandB）は、エンタープライズグレードのML実験管理およびエンドツーエンドMLOpsワークフローを包含する開発・運用者向けプラットフォームです。WandBは、LLM開発や画像セグメンテーション、創薬など幅広い深層学習ユースケースに対応し、NVIDIA、OpenAI、Toyotaなど、国内外で80万人以上の先端的ML開発者に信頼されているAI開発の新たなベストプラクティスです。

山本 祐也 - Weights & Biases Japan, MLエンジニア / Xアカウント

東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。 その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtBとBtCいずれにも深い経験を有する。前職DataRobotでは製造顧客担当チームのリーダーとして国内数十社のAI導入を支援。国内で数十人程度のKaggle Grandmasterの一人。

主催・運営

このイベントはWeights & Biases Japan によって運営されています。

このウェビナーに登録することで、Weights & Biasesの製品、サービス、イベントに関するマーケティングコミュニケーションを受け取ることがあります。W&Bは、お客様の個人情報をプライバシーポリシーに従ってのみ使用し、これらのコミュニケーションはいつでも解除することができます。