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Azure Machine Learningではじめる機械学習/LLM活用入門

エンジニア選書

出版社名 技術評論社
出版年月 2025年4月
ISBNコード 978-4-297-14846-1
4-297-14846-3
税込価格 3,520円
頁数・縦 413P 24cm

商品内容

要旨

Azure Machine Learningは機械学習における学習から推論、運用までをエンドツーエンドでサポートするプラットフォームです。本書は、機械学習の活用を推進するエンジニアやデジタルトランスフォーメーションを担う人々に向け、Azure Machine Learningを使った機械学習モデルの構築から運用まで解説しています。Azure Machine Learningの基本からはじめ、自動機械学習(AutoML)機能を使った便利なモデル開発、MLflowと機械学習パイプラインを使った実践的なモデル開発を経て、MLOpsの実現を目指します。大規模言語モデルの活用にあたっては、モデルカタログやプロンプトフローの使い方を解説し、LLMOpsの概念にも触れます。

目次

第1部 機械学習とAzure Machine Learningの基本(機械学習をビジネスに活かすには
Azure Machine Learningの概要
Azure Machine Learningのセットアップ
AutoMLの概要と実践)
第2部 機械学習モデルの構築と活用(スクラッチでのモデル開発
MLflowによる実験管理とモデル管理
機械学習パイプライン
モデルのデプロイ
MLOpsの概要と実践)
第3部 大規模言語モデルの活用(大規模言語モデルの概要
基盤モデルとモデルカタログ
プロンプトフローの活用
LLMopsへの招待)
付録

出版社・メーカーコメント

Azure Machine Learningは機械学習における学習から推論、運用までをエンドツーエンドでサポートするプラットフォームです。本書は、機械学習の活用を推進するエンジニアやデジタルトランスフォーメーションを担う人々に向け、Azure Machine Learningを使った機械学習モデルの構築から運用まで解説しています。Azure Machine Learningの基本からはじめ、自動機械学習(AutoML)機能を使った便利なモデル開発、MLflowと機械学習パイプラインを使った実践的なモデル開発を経て、MLOpsの実現を目指します。大規模言語モデルの活用にあたっては、モデルカタログやプロンプトフローの使い方を解説し、LLMOpsの概念にも触れます。

著者紹介

永田 祥平 (ナガタ ショウヘイ)  
元日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。大学院で分子生物学やバイオインフォマティクスを学んだあと、2020年より日本マイクロソフト株式会社に入社。クラウドソリューションアーキテクト(AI)として、おもにエンタープライズのお客様を対象に、Azureデータ分析・機械学習基盤や生成AIアプリケーションの導入・活用支援を行う。2024年より米国系SaaS企業に移り、プロダクトマネージャーとして日本、韓国、台湾市場に向けた生成AI・エージェント機能の企画開発を行っている
立脇 裕太 (タテワキ ユウタ)  
日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。Softbank(SBT)、Deloitte、DataRobotでビッグデータ、クラウド、機械学習を活用してお客様のデータ活用を推進する経験を経て、日本マイクロソフトに入社。現職では、需要高まる生成AIの活用を支援する案件に従事しつつ、お客様のMLOps成熟度Level4実現に向けた支援にも従事。MLOps Community(JP)のオーガナイザーでMLOpsやAIガバナンスに関する講演や記事執筆などを実施
伊藤 駿汰 (イトウ シュンタ)  
日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト/株式会社Omamori取締役。本業でAI/ML開発(とくに自然言語処理方面)と利活用の技術支援、機械学習基盤やMLOps基盤の構築および活用の技術支援を行うクラウドソリューションアーキテクト、副業で自社サービスの開発を担うソフトウェアエンジニアとして活動
宮田 大士 (ミヤタ タイシ)  
日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。情報学の修士号を取得後、製造業にてデータ分析/機械学習システムの構築/データ分析基盤の開発を経験し、日本マイクロソフトに入社。現職では、自動車産業・製造業を中心とした幅広い業界のお客様にAIの導入/活用を支援
女部田 啓太 (オナブタ ケイタ)  
Regional AI Architect Lead,Office of the Chief Technology Officer,Microsoft Asia。Oracle、SAS Instituteでのデータ分析、統計解析、機械学習の経験を経て、2018年よりMicrosoftに入社。おもに製造業のお客様のプロジェクトに機械学習エンジニアとして従事。現職では、アジア地域における重要な基盤モデルの開発・運用管理、AI Agentのシステム構築プロジェクトへの技術支援などを実施(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)