18-B-6 02/18 14:45 ～ 15:25
自動運転を支えるMLOps

自動運転を実現するためには機械学習による認識技術の活用が欠かせません。
自動運転で路上を走行するためには道路、標識、対向車、人間等々、周囲の物体をリアルタイムに検知する必要があります。
実用レベルで機械学習を自動運転に組み込み運用するため、効率的に良いモデルを作り続ける仕組みが必要です。
自動運転の機械学習活用を支えるため、データ収集から学習、評価、ビルド、履歴管理までのワークフローを実行する基盤を開発しています。
本セッションでは自動運転を支える機械学習システムをDevOpsによって運営する手法およびアーキテクチャを説明します。

澁井 雄介[Tier IV]

株式会社Tier IV
Webチーム

MLOpsエンジニア、インフラエンジニア、ARエンジニア。
機械学習をシステムやアプリに組み込む仕事をしています。本業で自動運転のためのMLOps基盤をKubernetesで開発しつつ、趣味でARとEdge AIを組み合わせたアプリを作ったりしています。
過去にはSIer、外資ソフトウェアベンダー、スタートアップで新規プロダクトの起ち上げ、大規模システム運用、チームマネジメントに従事。機械学習をシステムに組み込むデザインパターンを執筆、公開。