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機械学習による実用アプリケーション構築 事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス

出版社名 オライリー・ジャパン
出版年月 2021年4月
ISBNコード 978-4-87311-950-2
4-87311-950-2
税込価格 3,080円
頁数・縦 233P 24cm

商品内容

要旨

機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。

目次

第1部 適切な機械学習アプローチの特定(製品目標からMLの枠組みへ
計画の作成)
第2部 機能するパイプラインの構築(最初のエンドツーエンドパイプライン構築
初期データセットの取得)
第3部 モデルの反復(モデルの学習と評価
ML問題のデバッグ ほか)
第4部 デプロイと監視(モデルデプロイ時の考慮点
デプロイオプションの選択 ほか)
付録A コードの実行(日本語版補遺)

出版社・メーカーコメント

運用する上で重要だが難しい問題改善、モデルのデバッグ、デプロイを詳しく解説!機械学習を利用したアプリケーションは、翻訳、リコメンデーションシステム、異常/不正検出など、さまざまなものがあり、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくものと考えられています。しかし、機械学習ベースのアプリケーションは、構築方法や検証において、ほかとは異なる、特別は配慮が必要となることが多くあり、またモデルの評価や訓練といった特別なプロセスが必要です。本書は機械学習ベースのアプリケーションの設計、構築、デプロイにおいて注意すべき情報をまとめたものです。

著者紹介

アーマイゼ,エマニュエル (アーマイゼ,エマニュエル)   Ameisen,Emmanuel
長年にわたり、データサイエンティストとして活躍。現在はStripe社の機械学習エンジニア。Insight Data ScienceのAIプログラム(米国の企業Insightが提供している、博士課程修了者(データ分野に限らない)に対するデータサイエンス分野での短期(7週間)集中研修プログラムのこと)の責任者も務めた。また、Local MotionとZipcarの予測分析と機械学習ソリューションの実装とデプロイにかかわってきた。フランスのトップ3校で人工知能、コンピュータ工学、マネジメントの修士号を取得している
菊池 彰 (キクチ アキラ)  
日本アイ・ビー・エム株式会社勤務(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)