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MLOps with Microservices: A Case Study on the Maritime Domain

Created by
  • Haebom

作者

Renato Cordeiro Ferreira (Jheronimus Academy of Data Science, Technical University of Eindhoven, Tilburg University), Rowanne Trapmann (Jheronimus Academy of Data Science, Technical University of Eindhoven, Tilburg University), Willem-Jan van den Heuvel (Jheronimus Academy of Data

概要

本論文は、海洋分野における異常検出のための機械学習ベースのシステム(MLES)であるOcean Guard構築過程で発生した課題と得られた教訓を説明する事例研究です。 Ocean Guardはマイクロサービスアーキテクチャに基づいて設計され、複数のチームが並行して作業できるようにし、開発者はこれを達成するために契約ベースの設計をMLOpsに適用しました。 Ocean Guardは、コード、モデル、およびデータ契約を使用してサービス間の指示を設定するMLESです。このケーススタディでは、ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、およびデータサイエンティストが自分のシステムに似たアプローチを活用することを促しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
マイクロサービスアーキテクチャと契約ベースの設計を組み合わせたMLOpsアプローチの有効性を示しています。
さまざまな分野のエンジニアが協力してMLESを構築するのに役立つ実践的なガイダンスを提供します。
他のMLES開発プロジェクトに適用可能な成功事例を提示します。
Limitations:
単なるケーススタディなので、一般化に制限があります。
Ocean Guardシステムの性能と精度の具体的な評価は不十分です。
他のMLESアーキテクチャとの比較分析がないため、相対的な長所と短所を特定するのは困難です。
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