MLOps

S3からデータを消すためのプロセスとテクニック

※本記事の背景にある『DRIVE CHART』は、2025年8月1日付けで会社分割に伴い新会社GOドライブ株式会社に移管されました。現在は、GOドライブ社のテックブログにて継続的に技術情報を発信していますので、そちらもご参照ください。 15億を超えるオブジェクトを…

データサイエンティスト向け性能問題対応の基礎

こんにちは、Mobility Technologiesのデータエンジニアの渡部徹太郎です。 データサイエンティストの皆さん、以下のような状況になったことないでしょうか。 こういったときは以下の資料を見てください。きっと解決します! スライドへのリンク この資料は、…

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) を導入・運用してみて

※本記事の背景にある『DRIVE CHART』は、2025年8月1日付けで会社分割に伴い新会社GOドライブ株式会社に移管されました。現在は、GOドライブ社のテックブログにて継続的に技術情報を発信していますので、そちらもご参照ください。 DRIVE CHARTでは、機械学習…

Kubeflow Pipelines on Amazon EKSのワークフロー環境

※本記事の背景にある『DRIVE CHART』は、2025年8月1日付けで会社分割に伴い新会社GOドライブ株式会社に移管されました。現在は、GOドライブ社のテックブログにて継続的に技術情報を発信していますので、そちらもご参照ください。 DRIVE CHARTのAIシステムの…

OptunaとKubeflow Pipelinesを用いた並列ハイパーパラメータチューニング

はじめに こんにちは。AI技術開発部 MLエンジニアリング第1グループの築山です。 以前、社内でOptunaとKubeflow Pipelines(以下KFP)を用いて並列ハイパーパラメータチューニングを行い、とあるプロダクト(後述する『お客様探索ナビ』の経路推薦システム)…

第1回 MLOps勉強会にて「JapanTaxi」アプリの機械学習モデルについて紹介しました

はじめまして、AI技術開発部の齋藤です。 現在MoTではタクシー配車アプリの「GO」と「JapanTaxi」アプリを運営していますが、 今回はDataRobot Japan主催の第1回 MLOps 勉強会 Tokyoにて、「JapanTaxi」アプリに導入している機械学習モデルについてお話させ…

ML Ops NYC 19 & Strata Data Conference 2019 NewYork 注目セッションまとめ

※本記事は Mobility Technologies の前身である JapanTaxi 時代に公開していたもので、記事中での会社やサービスに関する記述は公開当時のものです。 2019年9月にニューヨークで開催された機械学習運用カンファレンス「MLOps NYS」と「Strata Data Conferen…

Netflix社のMLOpsの事例を紹介します

※本記事は Mobility Technologies の前身である JapanTaxi 時代に公開していたもので、記事中での会社やサービスに関する記述は公開当時のものです。 2019年9月24日にニューヨークで開催された機械学習運用カンファレンス「MLOps NYS」に参加しました。MLOp…

CCSE2019にて機械学習をテーマに登壇・展示しました

※本記事は Mobility Technologies の前身である JapanTaxi 時代に公開していたもので、記事中での会社やサービスに関する記述は公開当時のものです。 2019/7/13(土)に東京大学にて開催されたCCSE2019にて、次世代モビリティ事業部の高橋と渡部が、登壇とブ…