機械学習を実装するには？

機械学習の実装は、AI を活用した製品やサービスの成功にとって重要なステップです。

MLOps が企業の問題を​​効率的に解決するのにどのように役立つかについて説明します。

現在「MLOps」として知られる機械学習の実装は、多くの業界で最新のトレンドとなっています。しかし、多くの企業はこのプロセスで困難に直面しています。業務とは、企業が毎日行うもので、工場、オフィス、店舗などを運営することです。しかし、「機械学習を実装する」とはどういう意味でしょうか? ここでは、ビジネスで MLO を活用する方法をいくつか紹介します。

ビジネス上の問題を定義する

まず、ビジネス上の問題を定義する必要があります。解決したい主な問題は何ですか? 売上の増加や顧客離れの削減などの具体的な目標、またはショッピング アプリへの画像認識の追加などの具体的なユース ケースが必要です。ビジネス上の問題が MLOps の使用を導きます。

適切なデータを収集する

次に、適切なデータを収集する必要があります。使用されるデータはモデルの品質に影響します。データが正しくない場合、モデルも正しくなくなります。使用されるデータが正確であり、目的のユースケースを反映していることを確認します。たとえば、チェックアウト率をモデル化する場合は、注文や商品情報など、チェックアウト率を反映するデータを使用する必要があります。顧客が購入するアイテムをモデル化する場合は、製品と注文の情報を使用する必要があります。顧客の感情をモデル化する場合は、レビュー データなど、顧客の感情に関連するデータを使用する必要があります。

信頼性と拡張性に優れたMLOPSプラットフォームの構築

さらに、信頼性が高くスケーラブルな MLOps プラットフォームを構築する必要があります。このようなプラットフォームを構築することは、機械学習プロジェクトを実装する上で非常に重要です。スケーラブルなプラットフォームでは、現在の処理能力よりも多くのデータを処理し、より多くのモデルを構築および拡張できます。これにより、MLOps の利用が可能になります。これは、管理されたクラウドベースの機械学習プラットフォームを使用することで実現できます。これらのプラットフォームは、データをクリーンアップ、整理、標準化し、手作業の多くを排除することで AI プロジェクトの構築と実装を容易にします。

適切な機械学習製品/サービスの構築を決定する

最後に、適切な ML 製品/サービスを構築するかどうかを決定する必要があります。これは、解決しようとしているビジネス上の問題に基づきます。たとえば、チェックアウト率を予測したい場合は、推奨エンジン ソリューションを使用するとよいでしょう。また、特定の商品の需要を予測したい場合は、予測ソリューションを使用するとよいでしょう。構築する適切な製品またはサービスを決定したら、ソリューションを実装する必要があります。これは、選択したホスト型のクラウドベースの機械学習プラットフォームを使用して実行できます。これにより、モデルの構築、トレーニング、展開が容易になり、時間と労力を節約できます。

ビジネスに MLOps を導入したら、それを活用して実際のビジネス上の問題を解決し、AI プロジェクトをより成功させ、持続可能にすることができます。