## Memo - [[2102.07750] A Data Quality-Driven View of MLOps](https://arxiv.org/abs/2102.07750) ## Abstract 機械学習モデルの開発は、従来のソフトウェア開発で確立されたプロセスと同様に考えることができます。両者の大きな違いは、機械学習モデルの品質と、学習や評価に使用するデータの品質との間に強い依存関係があることです。本研究では、データ品質の異なる側面が、機械学習開発の様々な段階でどのように伝播するかを示します。よく知られているデータ品質の次元と下流の機械学習プロセスの影響を共同で分析することで、典型的な[[MLOps]]パイプラインのさまざまなコンポーネントを効率的に設計できることを、技術的および理論的な観点から示します。 [[2021__A Data Quality-Driven View of MLOps__translations]]