機械学習を本番環境で用いる際に直面する課題について
機械学習のアルゴリズムやその実証実験についてはここ 10 年で急速に取り組みやすくなってきています。 このためか、 機械学習の机上実験や現実世界での実証実験を終え、 本番環境での利用に取り組み始める企業や開発現場も増えてきました。
一方、 機械学習モデルを本番適用する際の課題について、 どのようなものがあるのか広く知られているとは言い難い状況です。
それぞれの組織で直面している課題はさまざまにあると思います。 さらに、 そうした課題は一般的にどのような方針で取り組むものなのか、 他にも考えるべき課題が潜んでいないか、 思い悩むことも少なくないのではないでしょうか。
こうしたエンジニアの皆様の疑問にお応えするため、 私たちは、 機械学習を本番環境で用いる際に直面する課題について、 新たに技術blog（ https://blog.citadel.co.jp ）を立上げ、 皆様と共有して行くことにいたしました。
皆様が機械学習モデルの開発・PoC・運用を進められていく際に、 少しでもお役に立てていただければ幸いです。
【株式会社Citadel AIについて】
2021年度の第4回 東大1stRoundにて採択された、 米国Google Brainの元AIインフラ構築責任者が開発をリードするスタートアップ。
2021年9月には東大IPC並びにANRIのベンチャーファンドよりシードラウンドの資金調達を行い、 事業拡大に向け創業期ソフトウェアエンジニアを募集中です。
代表取締役：小林裕宜
本社： 東京都渋谷区
設立： 2020年12月10日
企業URL： https://www.citadel.co.jp
技術blog： https://blog.citadel.co.jp
お問合せ： info@citadel.co.jp
