「ML プロジェクトの管理」では、ML プロジェクトがアイデアから本番環境対応の実装に向けて進む過程で、その管理方法について説明します。このコースでは、ML 開発フェーズと、ML チームに一般的に見られる役割とスキルについて説明します。関係者と連携するための戦略について説明し、開発の各フェーズで ML プロジェクトを計画して管理する方法について詳しく説明します。
ML プロジェクトに固有の複雑さをわかりやすく説明することで、ML プロジェクトを管理するための強固な理論的なフレームワークを提供します。
このコースでは、従来の ML モデルに焦点を当てます。生成 AI に注目が集まっていますが、従来の ML は Google において重要な役割を果たしており、マップでの移動時間の予測、フライトでの航空券料金の見積もり、Google Cloud の TPU 割り当ての予測、YouTube での関連動画のおすすめなど、多くのサービスやプロジェクトの基盤となっています。
一般に、従来の ML プロジェクトの管理原則は、生成 AI プロジェクトの管理の場合と同じです。大きな違いがある場合 このコースでは 生成 AI に関連するアドバイスとガイダンスを提供します
前提条件:
- ML の基本を理解している必要があります。ML のコンセプトの概要については、 ML の概要をご覧ください。ML の実践的な概要については、ML 集中講座をご覧ください。
- まず、ML が問題に適したアプローチであることを確認する必要があります。ML ソリューションの観点から問題を捉えていない場合は、ML 問題のフレーム処理の概要を修了してください。