ML現場で実際に最も期間と費用がかかるのはモデル開発ではなく、データ準備（前処理、変換など）と学習されたMLモデルを配布し、運用のために継続的にモデルを維持管理することです。 これをサポートするツールがMLOpsですが、MLOpsに関する資料が多くない状況で実務に非常に役立つ講座です。