宣言的な機械学習の必要性 | 持続的な学習について
目次:
- 導入
- トリスタン・ザイオンについて
- ミシュランジェロプラットフォームとは
- ウーバーのMLプラットフォーム
- AWSのスタックダイアグラム
- スタートアップのアプローチ
- オペレーショナルMLとは
- タスクの記述
- ポリシーの設定
- コンティニュアルの解決策
- データウェアハウス中心のアプローチ
- 宣言的なワークフロー
- オペレーションフォーカスの実装
- 宣言的なMLシステムの構築
- フィーチャーセットの登録
- 予測モデルの構築
- ポリシーの設定
- 結論
トリスタン・ザイオンについて
トリスタン・ザイオンは、データサイエンスプラットフォーム「Sense.io」の開発者であり、クラスタプラットフォーム「Cloudera」の機械学習プラットフォームの開発も行っていました。彼は現在、Continualの共同創設者として、これまでの経験を基に新しいプロジェクトに取り組んでいます。
ミシュランジェロプラットフォームとは
ウーバーのMLプラットフォーム「ミシュランジェロ」は、到着予測を行うための大規模な分散システムであり、さまざまな分散システムやデータストレージを活用して構築されています。一方、AWSのMLプラットフォームでは多くのツールが提供されており、AIモデルの開発や運用において大変な複雑さがあります。また、スタートアップ企業では、AWSの個別のツールを組み合わせて使用することが一般的ですが、それには長い時間と手間がかかります。
オペレーショナルMLとは
オペレーショナルMLは、予測モデルの継続的な保守と監視を指します。MLモデルを実際のビジネスに活用するためには、モデルの定期的な再トレーニングや新たなデータに対するモデルの再評価が必要です。オペレーショナルMLを実現するためには、タスクの明確な定義とポリシーの設定が必要です。
コンティニュアルの解決策
コンティニュアルは、現代のデータスタックにおけるオペレーショナルAIを実現することを目指しています。具体的には、データウェアハウスを中心にデータを読み込み、予測結果をデータウェアハウスに書き込むことで、予測モデルの継続的な保守と更新を実現しています。また、コンティニュアルは宣言的なワークフローを提供し、タスクの記述とポリシーの設定を簡素化しています。
宣言的なMLシステムの構築
コンティニュアルでは、ユーザーがさまざまな方法で宣言的なMLシステムを構築できるようにしています。例えば、dbtユーザーの場合は、SQLクエリとdbtの注釈を使用してフィーチャーセットを登録し、予測モデルを構築することができます。さらに、ポリシーの設定により、モデルの継続的な保守と監視を実現します。
結論
宣言的なMLシステムを構築することにより、データチーム全体を強化し、MLのオペレーショナルな負担を軽減することができます。コンティニュアルは、宣言的なMLシステムの構築を通じてデータウェアハウス中心のアプローチを実現し、より効率的で楽しいMLの実装を可能にします。
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ミシュランジェロプラットフォームとは
Article:
宣言的なMLシステムを構築するための新しいアプローチ 🚀
宣言的なMLシステムの構築が現在のMLオペレーションにおいて重要な課題となっています。モデルの実装や保守には多くの複雑さが伴いますが、新しいアプローチを取ることでこれらの課題を解決することができます。
モデルの実装における課題
従来のML実装では、複数の分散システムやデータストレージを組み合わせてモデルを構築していました。そのため、インフラストラクチャの管理やモデルのアップデートには膨大な労力と時間が必要でした。また、モデルの実装には専門的なスキルが必要であり、複数のエンジニアが関与する必要があります。
しかし、宣言的なMLシステムでは、これらの課題を解決することができます。独自のデータウェアハウスを中心に、モデルの実装や保守を行うことが可能です。さらに、宣言的なワークフローを使用することで、モデルの構築やデプロイを容易に行うことができます。
モデルの保守における課題
モデルの保守もMLオペレーションにおいて重要な課題です。モデルの精度を保つためには、定期的な再トレーニングやデータの更新が必要です。しかし、これらのタスクを手動で行うことは非常に困難であり、エラーの可能性も高いです。
ここで宣言的なMLシステムが登場し、この課題を解決します。タスクの宣言やポリシーの設定により、モデルの保守を自動化することができます。さらに、予測結果の監視や分析も自動化されるため、効率的なMLオペレーションが実現されます。
コンティニュアルの提案
コンティニュアルは、宣言的なMLシステムの構築を支援するための新しいプラットフォームです。データウェアハウス中心のアプローチを取り入れることで、モデルの実装や保守を容易に行えます。さらに、宣言的なワークフローやポリシーの設定を通じて、効率的で信頼性の高いMLオペレーションを実現します。
コンティニュアルは、データウェアハウスの機能を最大限活用し、MLの実装や保守をシンプルかつ効果的に行うためのツールを提供しています。MLオペレーションにおける課題を解決するためにコンティニュアルを活用しましょう。
Pros:
- 現代的なデータスタックに対応している
- 宣言的なワークフローによるシンプルな実装と保守
- データウェアハウス中心のアプローチによる効率的なMLオペレーション
Cons:
- 専門的なスキルが必要な可能性がある
- プラットフォームの学習コストがある
ハイライト:
- 宣言的なMLシステムの構築による効率的なMLオペレーションの実現
- データウェアハウス中心のアプローチによるシンプルかつ効果的なモデルの実装と保守
- ポリシーの設定や予測結果の自動化による信頼性の高いMLオペレーションの実現
FAQ:
Q: モデルの実装にはどのようなスキルが必要ですか?
A: コンティニュアルでは、SQLクエリとdbtの注釈を使用することができますので、データウェアハウスの知識やSQLの基礎知識があれば、モデルの実装が可能です。
Q: モデルの保守はどのように行われますか?
A: コンティニュアルでは、タスクの宣言やポリシーの設定により、モデルの保守を自動化します。定期的な再トレーニングやデータの更新が自動的に行われるため、ユーザーは手動での保守作業を行う必要はありません。
リソース: