出荷目安の詳細はこちら内容詳細目次 : 第1部　MLOpsの背景と全体像（MLOpsとは/ MLOpsを実現する技術/ MLOpsを支えるプロセス・文化）/ 第2部　MLOpsの実践事例と処方箋（DeNAにおける機械学習プロジェクトの進め方/ 少人数で迅速に実現する?コンテンツレコメンドにおけるMLOps/ 顧客ごとに複数機械学習モデルを出し分ける学習と推論のアーキテクチャ/ 機械学習パイプライン構築事例から見る技術選定/ 事故を減らすための機械学習モデル適用の工夫　ほか）