本プレゼンテーションでは、Rust で開発したリアルタイムに特化した機械学習基盤について紹介します。

機械学習の推論結果をユーザに届けるシステムは多岐に渡りますが、多くの場合モデルを事前にオフラインで学習しておき推論時は学習済みのモデルを読み込んで API を立てます。しかし、強化学習やバンディットさらにはコンテンツの入れ替わりが激しいサービスでは、学習もオンラインで行いたいというニーズがあります。紹介する機械学習基盤は、そのようなニーズに合わせてオフラインの学習だけでなくオンラインでリアルタイムの学習も可能にします。近年注目され活躍の幅を広げている Rust についても、機械学習の領域で実サービスにまで適応されている事例の1つとして参考になれば幸いです。