Keigo Hattori

ソフトウェアエンジニア。担当はClova。専門は機械学習と自然言語処理。Apitoreの創業者。

Machine Learning Production Pitch #1 開催レポート

Clova開発室でエンジニアをしています服部 (keigohtr) です。
2019年3月7日に “Machine Learning Production Pitch (#MLPP)” という機械学習系のイベントをエムスリー株式会社とLINE株式会社とで共同開催しました。LINE株式会社からはDataLabsの呂彩林さんとClova開発室の的場勇樹さんが登壇しました。エムスリー株式会社からはnishibaさんとvaaaaanquishこと河合俊典さんが登壇しました。

Kubernetes上で動作する機械学習モジュール配信管理基盤Rekcurd (ex Drucker) Update (PyPI, LDAP対応, etc…)

こんにちは、Clova開発室でNLU (Natural Language Understanding) を担当している 服部 (keigohtr) です。この記事は LINE Advent Calendar 2018 の24日目の記事です。
こちらの記事では、以前LINE Engineering Blog「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」でご紹介した「Clovaにおける機械学習モジュールの管理運用基盤Druckerについて」からのアップデートを紹介します。

Clovaにおける機械学習モジュールの管理運用基盤Druckerについて

こんにちは、LINEでClovaの自然言語理解 (NLU) ユニットの開発をしている服部 (keigohtr)です。この記事は、LINE Engineering Blog 「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」 の3日目の記事です。

はじめに

機械学習が流行ってます。みなさんも既に機械学習をやっていたり、上司から機械学習をやれと言われたりしているのではないでしょうか?幸いなことに、近年の機械学習の流行のおかげで機械学習まわりのツールやフレームワークはかなり充実してきました。線形回帰やロジスティック回帰、Perceptoron、Adaboost、Random Forest、Support Vector Machine、XGBoost、そして多様なDeep Learningのアルゴリズムなど、多くのアルゴリズムが誰でも簡単に利用できるようになりました。しかし「学習」まわりのツールやフレームワークが充実する一方で、構築した機械学習モジュールの「運用」まわりのツールやフレームワークは多くありません。そこで今回は、LINEのAIプラットフォームであるClovaで採用する機械学習モジュールの管理運用基盤Druckerをご紹介します。