内容紹介：ＭＬＯｐｓを導入するためのわかりやすい指南書！本書は、さまざまなＭＬＯｐｓシナリオにデータサイエンスを導入する際に役立つ実践的なガイドブックです。効果的なＭＬＯｐｓパイプラインの構築と構造化、　組織全体でＭＬＯｐｓを効率的に拡張する方法、一般的なＭＬＯｐｓユースケースの検討など、ＭＬＯｐｓ概念の包括的な解説から実践に至るまでを学びます。ＭＬＯｐｓパイプラインの各フェーズに従って構成されており、ＭＬＯｐｓの最初のステップから最も高度なユースケースまで解説します。
企業でＭＬＯｐｓを実装するにあたって、開発と運用が分断され、モデルのデプロイや監視に多大な時間とコストがかかる現状があります。それらを変えるためには、設計段階から本番運用を見据えた発想が必要です。本書は、ＭＬＯｐｓの専門家が現場の課題と解決策を体系的に示し、効果的なＭＬＯｐｓパイプラインの構築と構造化、組織全体でＭＬＯｐｓを効率的に拡張する方法、一般的なＭＬＯｐｓユースケースの検討、データの取り込みからＣＩ／ＣＤ、ガバナンス、継続的な運用まで、企業のＡＩ活用を実現するための実践知を詳しく解説します。ＭＬＯｐｓパイプラインの各フェーズに従って構成されており、ＭＬＯｐｓの最初のステップから最も高度なユースケースまで幅広く解説します。実践的なＭＬＯｐｓを始めるために最適な１冊です。
もくじ情報：１章　ＭＬＯｐｓとは何か、そしてなぜ必要なのか；２章　ＭＬＯｐｓの段階；３章　はじめてのＭＬＯｐｓプロジェクトへの取り組み；４章　データと特徴量ストアの操作；５章　本番環境モデルの開発；６章　モデルとＡＩアプリケーションのデプロイメント；７章　本番環境レベルのＭＬＯｐｓプロジェクトをゼロから構築する；８章　スケーラブルな深層学習の構築と大規模言語モデルプロジェクト；９章　高度なデータ型のためのソリューション；１０章　Ｒｕｓｔを使用したＭＬＯｐｓの実装；付録Ａ　採用面接での質問；付録Ｂ　エンタープライズＭＬＯｐｓのインタビュー

井伊　篤彦(イイ　アツヒコ)
異業種データサイエンス研究会代表。ＡＩおよびデータサイエンスのプログラミングを指導