MLOps for Core ML by 堤 修一

MLOpsはML Operationsの略で、データ収集・前処理・学習・デプロイ・監視といった機械学習のライフサイクルの継続的な運用を効率化するための考え方や手法を総称してこう呼ばれています。たとえば、蓄積したデータを用いたモデルの再学習を定期的に自動実行し最新データに合うようモデルを改善し続ける仕組み、モデルを本番システムに自動デプロイする仕組み等が含まれます。機械学習をビジネスで本番運用するために不可欠な考え方として昨今ホットなトピックとなっています。

一方で、Core MLモデルの世界ではMLOpsという考え方はまだそれほど広がっていないように思います。多くの場合は一度学習したモデルを利用し続けるか、手運用で再学習等を行っているのではないでしょうか。Core MLにMLOpsの考え方を導入しするとどのように継続的な運用を効率化できるのか、そのパターンを解説します。