Description
Kubeflow is a tool for managing machine learning workflows on Kubernetes. In this talk, I will explain how we can use Kubeflow to take on the challenges of machine learning beyond model training, including data preprocessing, model evaluation, and deployment--the steps that together make up a full machine learning pipeline. I will introduce Kubeflow and explain the central concepts of the platform using basic examples. Then I will show how my team is using Kubeflow to tackle real-world problems in the real estate domain.
Kubeflowは、Kubernetes上で機械学習のワークフローを管理するためのツールです。 本講演では、Kubeflowを使って、データの前処理、モデルの評価、デプロイメントなど、モデル学習の枠を超えた機械学習への挑戦、つまり、機械学習のパイプラインを構成するステップをまとめて解説します。Kubeflowを紹介し、基本的な例を用いてプラットフォームの中心的な概念を説明します。その後、私のチームがどのようにKubeflowを使用して不動産分野の実世界の問題に取り組んでいるかを紹介します。