**こちらの商品は電子版です** 機械学習モデルの開発は試行錯誤を前提とした実験的側面を持つため、適切な実験管理が必要となります。MLflowは数ある実験管理ツールの中でとりわけ多くの支持を集め、機械学習の実験管理ツールとしてデファクトスタンダードの立ち位置を固めつつあります。本書ではAzure Machine Learningと組み合わせてMLflowを活用することで、機械学習エンジニアやデータサイエンティストにとって本業ではない「実験管理サーバーの管理」を最小限に留めた上でMLflowによって実験管理を行い、さらにモデル作成後の運用を見据えてMLflowによってモデルの取り回しを効率化する方法を解説します。