MLOps

AIとMLをスケーリングし、継続的にモデルを開発していくための取り組みを指す。これには、MLのライフサイクル全体 (データ管理、モデルの開発、デプロイ、運用 )をカバーする一連の取り組みが含まれる。現在、これらの多くは、サポートソフトウェア(タスクの標準化、効率化または自動化を支援するツール ) によって実現あるいは最適化されている