| 講演名 | 2020-03-16 AIソフトウェア開発におけるライフサイクル管理フレームワークの検討 前田 翔(富士通研), |
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| 抄録(和) | AIを活用するソフトウェア開発では精度の高いモデルを作成するため，コード・パラメータ・データ等のチューニングを要する試行錯誤を繰り返し行い，学習モデルを調整することが良く行われる．こうしたAIソフトウェアの開発ライフサイクルの再現性と効率化を実現するため，コードリポジトリ・Docker・CIツール・データバージョン管理OSSを組み合わせることで，コード・データ・モデル・機械学習パイプライン・実行環境等の一元管理とパラメータ変化や制御構文を含んだ柔軟なパイプラインが記述可能なライフサイクル管理フレームワークの検討を行った． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | GitHub / Jenkins / DVC / Docker |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | SC2019-42 |
| 発行日 | 2020-03-09 (SC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
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| 開催期間 | 2020/3/16(から1日開催) |
| 開催地（和） | 日立製作所・中央研究所 |
| 開催地（英） | Hitachi Central Research Laboratory |
| テーマ（和） | 【オンライン開催】 機械学習工学とサービスコンピューティングおよび一般 |
| テーマ（英） | 【Online Conference】 Machine Learning Systems Engineering and Service Computing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 中村 匡秀(神戸大) |
| 委員長氏名（英） | Masahide Nakamura(Kobe Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 菊地 伸治(物質・材料研究機構) / 山登 庸次(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Shinji Kikuchi(NIMS) / Yoji Yamato(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 細野 繁(東京工科大) / 木村 功作(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Shigeru Hosono(Tokyo Univ. of Tech.) / Kosaku Kimura(Fujitsu Lab.) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Service Computing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | AIソフトウェア開発におけるライフサイクル管理フレームワークの検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation of life cycle management framework for AI software development |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | GitHub |
| キーワード(2)（和/英） | Jenkins |
| キーワード(3)（和/英） | DVC |
| キーワード(4)（和/英） | Docker |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 前田 翔 / Sho Maeda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社 富士通研究所(略称：富士通研) FUJITSU LABORATORIES LTD.(略称：Fujitsu Lab) |
| 発表年月日 | 2020-03-16 |
| 資料番号 | SC2019-42 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SC-482 |
| ページ範囲 | pp.47-51(SC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-03-09 (SC) |