MLモデル
MLモデルとは
機械学習モデルとは、データセットにある特定のパターンを学習し、それらのパターンからインサイトと予測を与えるためのアルゴリズムで条件付けされている、インテリジェントなファイルのことです。MLモデルを作成する際に、キャプチャーしたい解答を定義し、そのモデルが動作して学習する元になるパラメーターを設定します。
MLモデルが新しいデータを使用して動作し始めると、実用的なインサイトを得ることができます。MLモデルは、既知のターゲットがない広範囲にわたるデータに対しても使用されます。パターンを利用できるので、ランダム化されたデータに対応でき、インサイトを引き出すこともできます。
MLモデルの仕組み
MLモデルは、すべてのタイプのデータにある解、パターン、インサイトを見つけ出すために動作します。与えられたアルゴリズムを通じてMLモデルが有効化されると、MLモデルはデータセットの学習とインサイトの発見を実際に開始できます。得られるインサイトが多いほど、モデルは知識を利用して、より迅速でより効率的なやり方で、より多くのことを発見できます。
基本的に、MLモデルが動作および学習する手法は、人間の経験というレンズを通したものです。コンピューターには経験を通じて論理的に判断したり学習したりする先天的能力はありませんが、アルゴリズムによって、MLモデルがその経験にできるだけ近づけてシミュレートするように機能します。アルゴリズムのパラメーターとプリセットを使用することで、MLモデルは経験に基づく学習を再現できます。そうすることで、深いレベルの分析と予測が可能になります。
MLモデルの学習に使用されるアルゴリズムは、そのモデルの学習に使用されたトレーニングデータを使用して作成されています。そうすることで、データセット内で合成された経験が可能になり、学習し、調査し、インサイトを獲得し、組織にとってメリットがある予測を生成する、MLモデルの能力を飛躍的に強化できます。
MLモデルのタイプ
MLモデルの主なタイプは2つの手法で運用されます。どちらの手法でもアルゴリズムを利用して、与えられたデータ内で学習プロセスに取り組みます。主な違いは、構造化アプローチとランダム化アプローチにあります。機械学習モデルが動作する方法は実際の経験を通じて行われます。つまり、この手法では、コンピューターを強化して、人間の経験ベースのアプローチでデータを評価します。
教師あり学習
「教師あり学習」手法では、定数または不変の変数を使用して予測を行うことを伴います。この形式のアルゴリズムは、既知のデータとそれに続く解答を取り込んで、新しいデータセット内での予測のためのパラメーターを設定することができます。この手法では、以前に調査したデータで組み立てられた発展的なパラメーターが使用されるため、新しいデータの正確な予測が可能です。
教師なし学習
「教師なし学習」手法では、データに本質的に埋め込まれているパターンと構造の根本的な理解を生み出すためのデータの大まかな探索を伴います。「教師あり学習」手法で使用されるような所定のパラメーターを使用せずに、データからインサイトと推論を導き出すために、このアルゴリズムでは、個別のパターンや隠されたパターンを発見することを目標としてデータセットを探索します。この手法は、複数の業種にまたがって使用され、市場調査や遺伝子解析の調査ではよく使用されています。
MLモデルを構築する方法
MLモデルの構築はさまざまなステップで構成されており、展開まで効果的につながっています。以下のプロセスを通じて、MLモデルを構築、トレーニング、展開、監視できるようになります。
- 分析: 組織はインサイトを導き出す元になる問題と目標を分析する必要があります。すべての組織にMLがフル稼動できる適切な基盤があるとは限りません。組織内で環境を確立することが極めて重要です。
- アルゴリズムの選択: 組織のデータを探索することは不可欠です。そうすることで、モデルで実行する適切なアルゴリズムを選ぶことに役立ちます。正しいアルゴリズムを選ぶことによって、組織にとって直接的なメリットをもたらすことができるインサイトと実行可能な結果が保証されます。
- データの準備: 選択したデータセットは、モデルのプロセスを通じて実行する準備が整っている必要があります。データセットの準備が整っていれば、MLモデルを始動して、インサイトの収集と予測を開始できます。
- 展開: ここまでで問題が定義され、アルゴリズムが決まり、データはクリーンになっているため、組織はカスタムMLモデルをすぐに展開できます。問題解決のための意図的な目標を持つ効果的なモデルを構築することが、機械学習の基盤の鍵です。
HPEとMLモデル
HPE Ezmeral Runtime Enterpriseは、100%オープンソースのKubernetes上でクラウドネイティブと非クラウドネイティブの両方のアプリケーションをサポートする、業界初のエンタープライズグレードのコンテナプラットフォームです。このプラットフォームを利用すれば、組織の価値実現時間が短縮されるようになり、AI、DL、MLなどの集約的なワークロード向けの構成が提供されます。HPE Ezmeral Runtime Enterpriseでは、ベアメタル上でコンテナを実行することで、低コストになり、複雑さが軽減されます。
HPE Ezmeral Runtime Enterpriseを、統合データファブリック内で驚異的な制御と永続ストレージを提供する、BlueDataとMapRと併用することで、ハードウェアへの直接アクセスを必要とするアプリケーションのパフォーマンスが向上します。
HPE Ezmeral上のApache Sparkを使用して独自のMLモデルを構築できます。HPE Ezmeralのソフトウェアポートフォリオにより、組織に合わせた完全な展開向け構築アーキテクチャーが可能になります。環境を簡素化しながらインサイトの獲得を加速するHPE Machine Learning Development Systemを使用して、モデルの構築、トレーニング、最適化ができるようになりました。
HPE Machine Learning Development Environmentを使用して全社規模でMLモデルを共同作業およびトレーニングし、オープンソースのDetermined Training Platform上で実行できます。このプラットフォームにより、本稼働までの時間が短縮され、AIコンピュートクラスターのセットアップ、管理、セキュリティが簡素化されます。
そして、HPEがDetermined AIを買収したため、人工知能イノベーションを加速するサービスのスイートを利用できます。Determined AIは幅広い機能を提供しており、それらを使用すれば、モデルのトレーニングが大幅に高速化されます。高度なハイパーパラメーターのデータ最適化が促進され、ニューラルアーキテクチャー検索も高速化されます。HPEサービスの驚異的なポートフォリオで、人工知能と機械学習の可能性を最大限に引き出すことができます。