機械学習のワークフローとは、機械学習モデルの開発、トレーニング、評価、展開を行う体系的なプロセスです。これには、問題定義からソリューションの展開まで、機械学習プロジェクトのライフサイクル全体を通じて実務者を導く一連のステップが含まれます。
機械学習ワークフローが重要な理由
機械学習のワークフローは、次のようなメリットをもたらします。
- 明確さと焦点：明確に定義されたワークフローは、プロジェクトの目標、役割、責任を明確に定義し、全てのチームメンバーが連携し、目標とする成果を達成することに集中できるようにします。
- 効率性と生産性：構造化されたワークフローは、複雑な機械学習プロジェクトに取り組むための体系的なアプローチを提供します。これにより、タスクの整理、リソースの管理、進捗状況の効果的な追跡に役立つため、効率性と生産性が向上します。
- 品質保証：構造化されたワークフローを使用することで、機械学習プロセスの各段階を体系的に実行し、プロジェクトのライフサイクルの早い段階で潜在的な問題を特定し、対処することができます。
- 再現性とスケーラビリティ：明確に定義されたワークフローは、開発プロセス中にとられた全てのステップを文書化し、結果を複製しやすくし、将来のプロジェクトに適応して再利用できるフレームワークを提供します。
- リスク管理：機械学習のワークフローは、潜在的なリスクや不確実性をプロジェクトのライフサイクルの早い段階で特定することでリスク管理を改善し、プロジェクトの失敗の可能性を低減する積極的な軽減戦略を実装できます。
機械学習ワークフローの一般的なステップ
一般的な機械学習ワークフローには、以下の段階があります。
問題の定義：解決すべき問題を明確に定義し、プロジェクトの目標を設定します。このステップでは、ビジネス背景の理解、関連するデータソースの特定、主要な性能指標の定義を行います。
データ収集と前処理：さまざまなソースから必要なデータを収集し、前処理することで、クリーンで一貫性があり、分析の準備が整っていることを確認します。このステップには、データ・クリーニング、特徴量エンジニアリング、データ変換などのタスクが含まれる場合があります。
探索的なデータ分析（EDA）：データを探索し、知見を得て、パターン、傾向、関係を特定します。EDA は、データの特性を理解し、特徴量の選択、モデルの選択、データ前処理戦略に関する意思決定に役立ちます。
モデルの選択とトレーニング：問題要件とデータ特性に基づいて適切な機械学習アルゴリズムと技術を選択し、準備されたデータを使用して選択したモデルをトレーニングし、適切な評価指標を使用して性能を評価します。
モデルの評価とチューニング：相互検証やハイパーパラメータ・チューニングなどの検証手法を使用して、モデルの性能を評価し、モデルの性能を最適化します。
モデルの導入と監視：トレーニング済みのモデルを本番環境に展開し、既存のシステムに統合し、実際のシナリオでモデルの性能を監視し、必要に応じて更新して、継続的な有効性を確保します。
これらの各段階について詳しく見ていきましょう。
問題の定義
次のようなステップで問題を定義します。
1. ビジネス目標を理解する
問題を定義する最初のステップは、より広範なビジネス目標と目的を理解することです。これは、ステークホルダーと緊密に連携し、機械学習で対処したいビジネス上の重要な課題や機会を特定することを意味します。
2. 問題の記述を作成する
これらのビジネス目標に基づいて、明確で簡潔な問題記述を作成します。この記述では、予測、分類、最適化が必要な内容と、全体的なビジネス目標に合致する方法を明記する必要があります。また、データの可用性、実現可能性、潜在的な影響などの要素も考慮する必要があります。
3. 成功基準を定義する
機械学習ソリューションの性能を評価するために使用できる測定可能な成功基準や主要業績評価指標（KPI）を確立します。これらは、問題の記述と望ましいビジネス成果に合致している必要があります。
4. データ要件と制約を特定する
データの種類（構造化または非構造化）、ソース、品質に関する考慮事項、データの使用に関連する規制上や倫理的な制約など、問題解決のためのデータ要件を特定します。データの限界や制約を事前に理解することで、現実的な期待値を設定し、データ取得や前処理の戦略を立てることができます。
5. リスク評価
予備的なリスク評価を実施し、問題の定義に関連する潜在的なリスクと課題を特定します。これには、データ品質、モデルの複雑さ、解釈可能性、規制コンプライアンス、ビジネスへの影響に関連するリスクが含まれます。プロジェクトの早い段階でリスク軽減戦略を策定することで、これらの課題に積極的に対処することができます。
6. 問題の定義を文書化する
最後に、問題定義を文書化します。これには、問題ステートメント、成功基準、データ要件、範囲、制約、リスク評価の結果が含まれます。このドキュメントは、関係者全員の参考情報であり、機械学習ワークフロー全体での整合性の確保に役立ちます。
データ収集
機械学習プロジェクトに関連するデータを収集することは、モデルの性能と成果に大きく影響する重要なステップです。
信頼性と品質を確保するためのデータとヒントを収集するためのステップバイステップのプロセスをご紹介します。
1. 目的を定義する
機械学習プロジェクトの目的を明確に定義します。答えたい質問と、解決したい問題を理解します。これにより、最も関連性の高い情報を収集するためのデータ収集の取り組みが促進されます。
2. データソースの特定
必要なデータの場所を特定します。データソースはプロジェクトの性質によって異なりますが、一般的なソースには次のようなものがあります。
Kaggle、UCI 機械学習リポジトリ、政府機関データベースなどの Web サイト
API：多くの組織が、プログラムでデータにアクセスするための API を提供しています。
Web スクレイピング：Beautiful Soup や Scrapy などのツールを使用して Web サイトからデータを抽出します。
内部データベース：必要に応じて、組織のデータベースに格納されたデータを使用します。
調査やインタビュー：調査やインタビューを通じて、ユーザーやドメインの専門家から直接データを収集します。
3. データ品質の評価
データを収集する前に、品質を評価して、プロジェクトに適していることを確認してください。以下の要素を考慮してください。
正確性：データのエラーや不整合はありませんか？
完全性：データセットには、必要な変数やレコードが全て含まれていますか？
一貫性：データ値は、異なるソースや期間にわたって一貫していますか？
関連性：データには、目的を達成するために必要な情報が含まれていますか？
適時性：データは最新で、分析に適切ですか？
データ収集方法：データソースに応じてデータを収集するための適切な方法を選択しましたか？
4. データソースと処理ステップを文書化する
データソース、収集方法、前処理手順、データに適用される変換に関する包括的なドキュメントを維持します。このドキュメントは、透明性、再現性、コラボレーションに不可欠です。
5. 反復
データ収集は、反復的なプロセスです。データを分析してモデルを改良する際に、既存のデータセットに追加のデータや調整が必要になる場合があります。データの関連性と品質を継続的に評価し、機械学習モデルの精度と有効性を向上させます。
データの前処理
データの前処理とは、機械学習やデータ・サイエンス・プロジェクトにおける分析のために未加工データを準備するプロセスです。データのクリーニング、変換、整理を行い、モデリングや分析に適したデータを確保します。また、データ品質、特徴量エンジニアリング、モデルの性能、データの互換性にも役立ちます。
データの前処理における重要な側面と、不足データ、外れ値、データ正規化の処理手順は、次のとおりです。
1. 欠損データの取り扱い
まず、データセットに欠損値がある列や特徴量を特定します。次に、欠損データの性質に応じて、平均値、中央値、モードなどの適切な補完方法を選択するか、予測モデルを使用して欠損値を入力します。欠損値が多すぎたり、確実に補完できない場合は、欠損データのある行や列をドロップすることを検討してください。カテゴリ特徴量の場合、欠損値を表すために新しいカテゴリを追加することや、カテゴリ変数にモード補完などの技術を使用することを検討してください。
2. 異常値への対応
次のように外れ値を処理します。
- 箱ひげ図、Z スコア、IQR（四分位範囲）などの統計手法を使用して、数値データの外れ値を特定します。
- データセットから極端な外れ値を削除します。
- 極端な値は、最も近い非外れ値に置き換えて上限を設定します。
- 対数変換、平方根変換、Box-Cox 変換などの変換を適用することで、データの正規分布を高め、異常値の影響を低減します。
- データに真の異常やエラーが存在する可能性がある異常値については、ドメインの専門家にご相談ください。
3. データの正規化
データの正規化のステップは、次のとおりです。
a. 標準化（Z スコアの正規化）：数値特徴量を変換して、平均 0、標準偏差 1 にします。これにより、特徴量を同様の範囲にスケーリングし、比較することができます。
b. 最小最大スケーリング：特徴量を特定の範囲にスケールします。通常は 0～1 で、データポイント間の相対関係を維持します。
c. ロバスト・スケーリング：RobustScaler などのロバスト・スケーリング技術は、中央値と四分位範囲に基づいてデータをスケーリングし、外れ値に対する感度を低くします。
特徴量エンジニアリング
特徴量エンジニアリングでは、未加工データをモデリングに適した形式に変換します。機械学習モデルの性能を向上させるために、新機能の作成、重要な特徴量の選択、既存の特徴量の変換に焦点を当てています。特徴量エンジニアリングは、モデルの正確性、過剰適合の低減、モデルの一般化能力の向上のために非常に重要です。
一般的な特徴量エンジニアリング技術の説明と例を以下に示します。
One-Hot エンコーディング
One-Hot エンコーディングは、カテゴリ変数を数値形式に変換し、機械学習アルゴリズムに供給できます。これにより、カテゴリごとにバイナリ列が作成され、カテゴリの存在を示す 1 と、それ以外の場合は 0 が表示されます。例えば、Color という特徴量に Red、Green、Blue というカテゴリーがあるとしましょう。One-Hot エンコーディングの後、この特徴量は 3 つのバイナリ特徴量に変換されます。Is_Red、Is_Green、Is_Blue という特徴量に変換され、それぞれがその色の存在を表します。
特徴量のスケーリング
特徴量のスケーリングは、数値的な特徴量を同様のスケールや範囲に拡張します。これにより、アルゴリズムの収束が高速化し、トレーニング中に大規模な特徴量が支配されるのを防ぎます。一般的なスケーリング技術には、前述の標準化と最小最大スケーリングが含まれます。
次元削減
次元削減技術は、ほとんどの関連情報を保持しながら、特徴量の数を減らします。これにより、計算の複雑さを軽減し、モデルの性能を向上させ、次元性を回避できます。
特徴量抽出
特徴量抽出では、数学的変換、ドメインの知識、テキスト処理技術を使用して既存の特徴量から新しい特徴量を作成します。データ内の非線形関係をキャプチャするための多項式の組み合わせの生成がその一例です。TF-IDF、単語埋め込み、単語のバッグオブワード表現などの方法を使用してテキストデータを数値特徴量に変換することも、別の例です。
モデルの選択
特定のタスクに適した機械学習モデルを選択することは、機械学習ワークフローにおける重要なステップです。これには、問題の性質、利用可能なデータ、望ましいモデル特性（解釈可能性、精度など）、計算リソースなど、さまざまな要素を考慮する必要があります。
モデル選択のプロセスにおける重要なステップと考慮事項を以下に示します。
1. 問題を理解する
まず、問題が分類、連続値、クラスタリング、その他のタイプのタスクであるかどうかを判断します。特徴量、ターゲット変数（複数可）、データサイズ、データ分布、データに固有のパターンや複雑さを理解する必要があります。
2. 候補モデルの選択
ドメインの専門知識を活用して、ドメイン内でよく使用され、同様のタスクに適したモデルを特定します。この重要な部分として、線形モデル、木構造モデル、サポート・ベクター・マシン（SVM）、ニューラル・ネットワーク、アンサンブル法など、さまざまなタイプの機械学習モデルを、問題の種類やデータ特性に基づいて検討することが挙げられます。
3. モデルの複雑さと解釈可能性の評価
モデルの複雑さと、データの複雑な関係を捉える能力を考慮してください。深層学習ニューラル・ネットワークのようなより複雑なモデルは、より高い予測精度を提供する可能性がありますが、計算コストが高くなり、過剰適合しがちです。アプリケーションやステークホルダーのニーズに応じて、モデルの解釈が重要であるかどうかを決定します。線形回帰や決定木などのシンプルなモデルは、深層ニューラル・ネットワークなどの複雑なブラックボックス・モデルと比較して解釈可能です。
4. 性能指標を考慮する
分類タスクでは、正確度、精度、リコール、F1 スコア、ROC-AUC などの指標を、クラスの不均衡やビジネス目標に基づいて考慮します。回帰タスクでは、平均二乗誤差（MSE）、平均絶対誤差（MAE）、R 二乗値などの指標を使用してモデルの性能を評価することができます。交差検証、訓練データとテストデータの分割、時間ベースの検証（時系列データ）などの適切な検証手法を使用して、モデルの性能を完全に評価します。
5. モデルの比較と検証
シンプルなベースライン・モデルから始めて、性能ベンチマークを確立します。適切なトレーニング／検証データセットを使用して複数の候補モデルをトレーニングし、選択した指標を使用して性能を評価します。グリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化などの技術を使用して、モデルのハイパーパラメータを微調整し、性能を向上させます。
6. 最適なモデルの選択
モデルの複雑さ、解釈可能性、計算リソース、性能指標のトレードオフを検討し、ホールドアウト・テスト・データセットでベスト性能のモデルを評価し、未知のデータでの一般化能力を確認します。
7. 反復と改良
モデルの選択は、多くの場合、反復的なプロセスです。選択したモデルが希望の基準を満たしていない場合は、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータを改良するか、満足のいく結果が得られるまで異なるアルゴリズムを試すことによって繰り返します。
モデルのトレーニング
機械学習モデルのトレーニングでは、選択したアルゴリズムをトレーニング・データに合致させて、データのパターンや関係性を学習します。このプロセスには、データをトレーニングと検証セットに分割すること、モデルのパラメータを最適化すること、モデルの性能を評価することが含まれます。
手順について詳しく見ていきましょう。
1. データ分割
データセットをトレーニングと検証／テストのセットに分けます。一般的なスプリット比は、トレーニング／検証では 70～30 または 80～20 で、検証セットが実際のデータの分布を表すようにします。
2. アルゴリズムの選択
問題の種類（分類、回帰、クラスタリング）とデータ特性に基づいて、適切な機械学習アルゴリズムやアルゴリズムのアンサンブルを選択してモデルをトレーニングします。
3. モデルの強化
パラメータを初期化して、選択したモデルのインスタンスを作成します。例えば、Scikit-Learn を使用した Python では、次のようなコードを使用できます。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
4. モデルのトレーニング
.fit() メソッドを使用して、モデルをトレーニング・データに適合させます。このステップでは、データ内のパターンと関係について学習します。
5. モデル・パラメータの最適化
ハイパーパラメータ・チューニングを実行して、モデルの性能を最適化します。一般的な手法には、グリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化などがあります。
6. モデル評価
検証／テストセットを使用して、トレーニングを受けたモデルの性能を評価します。正確度、精度、リコール、F1 スコア（分類用）、平均二乗誤差などの関連指標を計算します。
7. 最終的なモデル選択
検証セットでのモデルの性能に満足したら、トレーニング・データセット全体（検証データを含む）を使用して最終モデルを再トレーニングし、展開前に学習を最大化します。
モデルの展開
モデルの選択とトレーニングが完了したら、モデルを展開できます。
展開手順には、次のようなものがあります。
1. モデルのシリアル化
トレーニング済みのモデルを、展開に適した形式にシリアル化します。一般的な形式には、pickle（Python）、PMML（予測モデル・マークアップ言語）、ONNX（オープン・ニューラル・ネットワーク交換）、または使用するフレームワークに応じたカスタム形式が含まれます。
2. 本番環境との統合
クラウド・プラットフォーム（AWS、Azure、Google Cloud）、オンプレミス・サーバー、コンテナ化されたソリューション（Docker、Kubernetes）など、適切な展開環境を選択します。選択した展開環境固有のフレームワークやライブラリ（Web API 用の Flask、TensorFlow Serving、PyTorch など）を使用して、モデルを本番運用環境に統合します。
3. スケーラビリティに関する考慮事項
さまざまな負荷やスケーラビリティ要件に対応する導入アーキテクチャを設計します。同時ユーザー数、バッチ処理、リソースの活用などの要素を考慮してください。クラウドベースの自動スケーリング機能やコンテナ・オーケストレーション・ツールを使用して、需要に応じて動的にスケーリングできます。AI の拡張のためにデータセンターのモダナイゼーションを検討します。
4. リアルタイムの予測
必要に応じて、モデルのデプロイがリアルタイム予測をサポートしていることを確認します。これには、受信する予測リクエストを迅速に処理するための低遅延のエンドポイントやサービスの設定が含まれます。モデル量子化、プルーニング、ハードウェア・アクセラレータ（GPU、TPU）などの技術により、デプロイ環境に基づいてモデル推論速度を最適化することを検討してください。
5. 監視と性能指標
モデルの性能を本番運用環境で追跡するための監視ソリューションを実装します。予測待ち時間、スループット、エラー率、データのドリフト（入力データ分布の経時的変化）などの指標を監視します。重要な性能指標のアラートとしきい値を設定し、問題を迅速に検出して対応します。
6. バージョン管理とモデル更新
展開したモデルに対してバージョン管理戦略を確立し、変更を追跡し、必要に応じてロールバックを促進します。新しいデータや改善されたアルゴリズムに基づいて、モデルの更新や再トレーニング・サイクルを展開するためのプロセスを実装します。A/B テストなどの手法は、本番モデルをフル展開する前に比較するのに役立ちます。
7. セキュリティとコンプライアンス
展開されたモデル、データ、エンドポイントを不正アクセス、攻撃、データ侵害から保護するためのセキュリティ対策を実装します。GDPR、HIPAA、データ・プライバシーやモデル展開に関連する業界固有の基準などの規制要件を確実に遵守します。
8. 文書化とコラボレーション
アーキテクチャ、API、依存関係、構成など、デプロイされたモデルの詳細なドキュメントを管理します。データ・サイエンティスト、エンジニア、ステークホルダー間のコラボレーションを促進し、モデルの改善を繰り返し、問題に対処し、実際の使用からのフィードバックを取り入れます。
まとめ
これで、問題の定義、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの選択、トレーニング、評価などの重要なステップを含む、構造化された機械学習ワークフローの基本的なコンポーネントがわかりました。
各ステップは、機械学習プロジェクトの全体的な成功に重要な役割を果たします。問題を正確に定義することで、的を絞ったソリューションを開発するための段階が決まります。一方、データの前処理により、データの品質と分析の適合性が確保されます。特徴量エンジニアリングは、データから意味のある情報を抽出することで、モデルの性能を向上させます。モデルの選択には、複雑さ、解釈可能性、性能指標などの要素に基づいて最適なアルゴリズムを選択し、その後に徹底的なトレーニング、最適化、評価を行い、堅牢なモデル性能を確保します。
構造化されたワークフローに従うことで、データ・サイエンティストは、効率性を向上させ、モデルの完全性を維持し、プロジェクトのライフサイクルを通じて十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。最終的には、組織や利害関係者に真の価値を提供する、より正確で信頼性が高く、影響力のある機械学習モデルにつながります。
しかし、全ての機械学習ワークフローにおける主な課題の 1 つはボトルネックです。機械学習トレーニングのデータセットは通常、サーバーの DRAM 容量をはるかに超えています。これらのボトルネックに備える最善の方法は、AIRI や FlashStack などの AI および ML 対応のインフラを導入することで、ボトルネックを完全に防ぐことです。ピュア・ストレージが AI と ML の取り組みを加速させる方法について詳しくは、こちらをご覧ください。
