2023年03月13日 09:03
KandaQuantumは業界、会社、個人単位での個別最適化のためMLOps（AI自律学習システム）の実証実験を開始した。
現代社会では、データの膨大な量が生まれ、AI技術の進化によってビジネスにおけるデータ活用がますます重要になっている。一方で、モデルの性能を維持するためには大量のデータの前処理やモデルの再学習が必要だ。このような課題に対応するため、自律学習システム（MLOps）が注目されている。
AIモデルの開発や運用に関わる技術が複雑であるため、専門的な知識を持ったエンジニアが必要。また、データセットやモデルのバージョン管理、再学習や検証、展開といった一連のプロセスを一元的に管理するためのツールが不足していることが課題だ。
業界ごとに異なるデータの特性や背景に基づいたMLOpsの開発が必要。金融業界では信用リスクの評価や投資戦略の最適化など、異なる目的に基づいたモデル開発が必要だ。次に、企業ごとに異なる企業内で利用されるデータや情報、ビジネス目標に基づいたMLOpsの開発が必要。さらに、個人単位での最適化が必要となる。
このような課題を解決するため、MLOps（AI自律学習システム）の実証実験を開始。MLOpsを自動化することで、エンジニアがMLOpsに費やす時間やコストを削減することができる。これによりCalqTalkのAIモデルの学習、テスト、評価、再学習、デプロイまでの一連のプロセスを一元管理することができる。
