効果的なMLOps：モデル開発

Hamel Husainは現在、fast.aiの客員起業家であり、データサイエンティストや機械学習エンジニア向けのツールを構築しています。Hamelはこれまで、Airbnb、DataRobot、GitHubといった企業で多岐にわたる機械学習製品やインフラを手掛けてきました。Hamelは、Metaflow、Kubeflow、Jupyter、Great Expectationsなどのオープンソースにおけるデータやインフラツールの開発に貢献してきました。またHamelは10年以上のキャリアを持つコンサルタントでもあり、データサイエンスを駆使し、レストラン、エンターテインメント、テレコミュニケーション、小売産業においてビジネスの改善に努めてきました。

Darek KłeczekはWeights & Biasesの機械学習エンジニアで、W&B教育プログラムのリーダーです。以前は、サプライチェーン、製造、法務、営業ユースケースにわたって機械学習を活用していました。また、P&Gでの機械学習の運用化にも取り組んでいました。Darekは、BERTとGPT言語モデルの初のポーランド語版の開発に貢献し、現在はポーランド語のNLPコミュニティのリーダーです。彼は、Kaggleコンペの優勝者で、Kaggleマスターを3度受賞していまです。

Thomas Capelleは、Weights & Biasesの機械学習エンジニアでグロースチームに携わっています。彼は、fastaiライブラリの構築に貢献し、wandb/事例レポジトリを管理しています。彼はMLOps、インダストリー向けのwandbアプリケーション、その他ディープラーニング全般にフォーカスを置いています。かつては、SteadySunでディープラーニングを駆使してソーラーエネルギーの短期予測の解決に取り組んでいました。また、都市計画、組み合わせ最適化、交通経済学、応用数学に携わった経歴の持ち主です。