機械学習（ML）は、人工知能（AI）のサブセットであり、明示的にプログラムされることなく、システムがデータから学習できるようにします。ML アルゴリズムは、ルールベースのプログラミングに依存するのではなく、データのパターンを検出し、データ駆動型の予測や決定を行います。ML は、大規模なデータセットの分析、パターンの特定、精度の向上による予測や意思決定を可能にするため、さまざまな業界でますます重要になっています。
機械学習パイプラインは、MLOps の重要な部分となっています。明確に定義された機械学習パイプラインに従うことで、市場投入までの時間を短縮し、AI ソリューションの信頼性とスケーラビリティを確保できます。
この記事では、ML パイプラインとは何か、その主要コンポーネント、ML パイプラインの構築方法、ML パイプラインの課題とベストプラクティスについて解説します。
MLパイプライン
ML パイプラインとは、未加工データをトレーニング済みのデプロイ可能な ML モデルに変換する相互接続された一連のステップです。パイプラインの各ステップは、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング、評価、展開、保守などの特定のタスクを実行します。1 つのステップの出力は、次のステップへのインプットとして機能し、機械学習モデルの開発と展開のための合理化されたワークフローを作成します。
機械学習パイプラインの目的は、効率性、再現性、スケーラビリティを向上させるために ML ワークフローを自動化し、標準化することです。
機械学習パイプラインの構成要素
機械学習パイプラインの主要コンポーネントには、さまざまな段階が含まれており、それぞれが未加工データをトレーニングされたデプロイ可能な機械学習モデルに変換する重要な役割を担っています。
これらのコンポーネントは、次のとおりです。
1. データの取り込み
データの取り込みには、データベース、ファイル、API、ストリーミング・プラットフォームなどの多様なソースから未加工データを収集することが含まれます。正確で正確な ML モデルをトレーニングするには、高品質で関連性の高いデータが不可欠です。データの取り込みにより、パイプラインは分析やモデル開発に必要なデータにアクセスできます。
2. データの前処理
データの前処理には、分析やモデリングに適した未加工データのクリーニング、変換、正規化などのタスクが含まれます。前処理は、欠損値、外れ値、データの不一致などの問題に対処するのに役立ちます。この問題に対処しないと、モデルの性能に悪影響を及ぼす可能性があります。これにより、データは、後続のステージで一貫した使用可能な形式になります。
3. 特徴量エンジニアリング
特徴量エンジニアリングには、ML モデルのトレーニングに役立つ、事前処理されたデータから関連する特徴量を選択、抽出、作成することが含まれます。よく設計された特徴量は、データ内の重要なパターンや関係をキャプチャし、より正確で堅牢なモデルを実現します。特徴量エンジニアリングは、モデルの予測能力と一般化能力を最大化するために重要です。
4. モデルのトレーニング
モデルのトレーニングでは、適切な ML アルゴリズムを選択し、準備されたデータセットにフィットさせ、予測エラーを最小限に抑えるためにパラメータを最適化する必要があります。ラベル付けされたデータでモデルをトレーニングすることで、パターンや関係性を学習し、目に見えないデータに対して予測や意思決定を行うことができます。アルゴリズムとトレーニング・プロセスの選択は、モデルの性能と、目の前のタスクに対する適合性に大きな影響を与えます。
5. モデル評価
モデル評価では、精度、適合率、リコール、F1 スコア、曲線下面積（AUC）などの指標を使用して、トレーニングされたモデルの性能を評価します。この評価は、モデルが未知のデータにどの程度一般化されるかを測り、過剰適合や過小適合などの潜在的な問題を特定するのに役立ちます。モデルの長所と短所についての知見を提供し、さらなる反復と改善を導きます。
これらの各コンポーネントは、機械学習パイプラインにおいて重要な役割を果たしており、正確で信頼性の高い ML モデルの開発に総合的に貢献しています。データ関連の課題に体系的に対処し、特徴量表現を最適化し、適切なアルゴリズムを選択することで、パイプラインは、貴重な知見を抽出し、データから情報に基づいた意思決定を行うことができます。
機械学習パイプラインの構築方法
機械学習パイプラインの構築には、いくつかのステップが必要です。
1. データを収集する
まず、問題のドメインと目的に基づいて関連するデータソースを特定し、データベース、API、ファイル、その他のソースからデータを収集する必要があります。最後に、完全性、一貫性、正確性をチェックすることで、データの品質を確保する必要があります。
2. データのクリーン化
データを消去する最初のステップは、平均値、中央値、モードの補完などの手法を使用して欠損値を補完するか、必要に応じて欠損値を含む行や列を削除することです。次に、トリミング、ウィンザー化、外れ値の置換などの方法で外れ値を検出して処理し、数値特徴量を標準化して平均 0、標準偏差 1 になるようにするか、特定の範囲にスケーリングします。次に、One-Hot エンコーディングやラベル・エンコーディングなどの技術を使用してカテゴリ変数を数値表現に変換します。ログ変換、Box-Cox 変換、特徴量スケーリングなどの変換を適用して、データ分布とモデル性能を向上させます。
3. 特徴量を設計する
まず、ドメインの知識や特徴量の有用性分析に基づいて、ターゲット変数を予測する上で有益な特徴量を特定する必要があります。次に、既存の特徴量を組み合わせる、数学的操作を実行する、テキストやその他の非構造化データから情報を抽出することで、新しい特徴量を生成します。最後に、数値特徴量を共通のスケールにスケーリングし、特定の特徴量がモデルのトレーニング・プロセスを支配することを防ぎます。
4. モデルの選択とトレーニング
問題の性質（分類、回帰、クラスタリング）に基づいて機械学習アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダム・フォレスト、サポート・ベクター・マシンなど）を選択します。データセットをトレーニングと検証のセットに分割し（分類タスクの場合は層化サンプリングなど）、モデルの性能を評価します。最後に、適切なトレーニング技術（ニューラル・ネットワークの勾配降下法、決定木のツリー・ベースのアルゴリズムなど）を使用して、選択したアルゴリズムをトレーニング・データに適合させます。
5. ハイパーパラメータの調整
モデルの動作を制御する、選択したアルゴリズムのハイパーパラメータを特定します（学習率、正則化の強度、木の深さなど）。グリッド検索、ランダム検索、ベイズ最適化などの手法を使用して、検証セットのモデル性能を最大化する最適なハイパーパラメータ値を見つけます。その後、満足できる結果が得られるまで、検証性能に基づいてモデルのハイパーパラメータを微調整します。
6. モデルを評価する
適切な評価指標（精度、適合率、リコール、F1 スコア、ROC-AUC など）を使用して、検証セットでトレーニングされたモデルの性能を評価し、異なるモデルの性能を比較して、デプロイに最適なモデルを選択します。
