1.1 機械学習パイプラインの必要性 1.2 機械学習パイプラインについて考えるべき時 1.3 機械学習パイプラインの各ステップの概要 1.3.1 データの取り込みとバージョン管理 1.3.2 データの検証 1.3.3 データの前処理 1.3.4 モデルの学習とチューニング 1.3.5 モデルの分析 1.3.6 モデルのバージョン管理 1.3.7 モデルのデプロイ 1.3.8 フィードバックループ 1.3.9 データプライバシー 1.4 パイプラインオーケストレーション 1.4.1 パイプラインオーケストレーションの必要性 1.4.2 有向非巡回グラフ 1.5 サンプルプロジェクト 1.5.1 プロジェクト構造 1.5.2 今回の機械学習モデル 1.5.3 サンプルプロジェクトのゴール 1.6 まとめ