翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# MLOps チェックリストを使用した ML プロジェクトの評価
<a name="introduction"></a>

*Charles Frenzel、Sharath Nagaraja、Spencer Romo Amazon Web Services (AWS)*

2023 年 7 月 ([ドキュメント履歴](doc-history.md))

[MLOps チェックリスト](samples/MLOps-checklist.zip)は、機械学習 (ML) プロジェクトの任意のフェーズで使用できる実用的なチェックリストです。このチェックリストは、全体的な準備状況を評価し、システムカバレッジを調べ、分散 ML システムの新しい改善点を特定するためのツールです。MLOps は、ML ソリューションを提供するための人材、テクノロジー、プロセスの組み合わせです。適切に設定された MLOps は、企業が ML モデルを効果的かつ一貫して本番環境にデプロイし、ビジネス価値を実現するのに役立ちます。

MLOps チェックリストを使用すると、以下を実行できます。
+ MLOps システムを評価する。
+ 改良のチャンスを見つける。
+ 改善点を見つける。
+ AWS で戦略的ロードマップを評価し、更新する。
+ バックログ項目を生成する。

MLOps チェックリストは、MLOps プロジェクトの開始時に使用することをお勧めしますが、任意のフェーズでその一部を使用することができます。