MLOps
機械学習のライフサイクルを安定的に管理
機械学習の開発・運用における課題を解決
MLOpsは「Machine Learning」と「Operations」を組み合わせた造語で、「機械学習基盤」とも言われます。
機械学習を実際に組み込んだシステムを開発・運用していくにつれ、異常なデータが学習データとして投入されていた場合の検知や自動的にデータを再学習するための仕組みの必要性など、運用上の課題が発生します。
DATUM STUDIOではクラウドサービスを利用し、機械学習がお客さまのシステム上で安定的に稼働し、事業の成長に貢献できる仕組みを提供します。
機械学習システムの構築・展開・監視まで、トータルでサポート
DATUM STUDIOでは、モデルの作成から精度の管理、本番環境へのデプロイ、監視、更新における一連の機械学習フローの自動化を実現するべく、お客さまの機械学習導入の意思決定から活用まで支援します。
機械学習システムの運用を自動化することによって、データサイエンティストはより付加価値が高い業務に集中することができ、新たなインサイトの発見など、データ利活用の高度化を実現する環境を構築します。
SERVICE
DATUM STUDIO with Amazon SageMaker
Amazon SageMakerを活用したMLOps基盤構築を支援
DATUM STUDIO with MLflow
オープンソースであるMLflowを活用したMLOps基盤を構築
DATUM STUDIO with Microsoft
Microsoftのデータ分析及びAIサービスを活用したMLOpsを実現
DATUM STUDIOの知見
100名を越すデータサイエンティストが所属
業種・業界を問わず多数の実績
DATUM STUDIOには100名以上のデータサイエンティストが所属しており、AIを活用し業種・業界を問わず多数の企業の経営課題を解決した実績がございます。お客様のビジネスゴール達成に向け、課題抽出から最適なデータ活用のプランニング、概念実証（PoC）、インフラ構築、AIモデル構築、継続的インテグレーション（CI）、継続的デリバリー（CD）、継続的トレーニング（CT）までご要望に応じて柔軟に対応いたします。
