Masataka Kashiwagi

- NTT Communications - [リアルタイムトラフィックのサーバレスMLOps基盤](https://speakerdeck.com/strsaito/mlopsmian-qiang-hui-20220810) - CADDi - [CADDi AI LabにおけるマネージドなMLOps](https://speakerdeck.com/vaaaaanquish/caddi-ai-labniokerumanezidonamlops) - ミクシィ - [みてねのMLOps事情](https://speakerdeck.com/tonouchi510/di-22hui-mlops-mian-qiang-hui-mitenefalsemlopsshi-qing)

## 概要 - 以下のIssueで提案して貰ったように，「Knowledge」をGoogleが提唱しているMLOpsのLevel1~2+3(再学習の自動化(完全自動化))に応じた事例を掲載する形にする - また，現在「Knowledge」にある個々のMLOpsの取り組みに関するトピックは「Tips」の方に移して「Knowledge」の内容を補完できるようにする - https://github.com/masatakashiwagi/mlops-practices/issues/25 > Practicesは、MLOpsのLevel0, 1, 2と段階ごとに構成されているとサイトを訪問された方が自分の段階に応じて事例を参照できてよいのかも、と思いました！ Tipsの方にFeature Storeは、Pipelineは、などMLOps構成要素個別の深い話があると 、Knowledge で全体感をつかんで細かいところはTipsで補完、と整理できるかもしれません。 > Levelに応じた事例を載せるイメージをしていました。Level定義がいくつか存在するので難しいところではありますが、 個人的には1: 学習の自動化、2: デプロイの自動化、3: 再学習の自動化(完全自動化)がオーソドックスな印象です。