マシンラーニング本番システム

序文

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

本書を執筆している2024年、機械学習と人工知能（ML/AI）の世界は爆発的に発展しており、ほぼ毎日新しい研究、モデル、新技術が登場している。大規模言語モデル（LLM）や拡散モデルがエキサイティングな新製品である一方、それらの新しいモデルを構築するための技術は、ディープラーニングやそれ以前の古典的アプローチにおける長年の進歩の土台の上に成り立っている。この分野でのこれまでの研究はすべて転換点を迎えており、新たな能力に基づいて構築された新たなアプリケーションが指数関数的に成長し、幅広い分野での進歩を根本的に加速させ、人々の生活に直接影響を与えることを目の当たりにし始めているようだ。この分野で仕事をするのは、信じられないほどエキサイティングな時期なのだ！

本書の焦点は、それらの新技術を活用して新しい製品やサービスを作成することにある。

この本を読むべき人

もしあなたがML/AIに携わっているなら、あるいは純粋な研究以外の方法でML/AIに携わりたいと思っているなら、この本はあなたのためのものだ。本書は主に「MLエンジニア」といった肩書きを持つ人に焦点を当てているが、多くの場合、彼らはデータサイエンティストともみなされる（この2つの仕事内容の違いはしばしば曖昧だ）。より基本的なレベルでは、本書はML/AI技術を活用し、新しい製品やサービスを作成するための知識を必要とする人のためのものだ。モデルやアプリケーションを本番稼動させることがあなたの仕事の中心かもしれないし、たまにやることかもしれない。どのような場合でも、本書で取り上げるトピックは、ML/AIアプリケーションを本番稼動させる際に考慮し、適用する必要がある問題やアプローチを理解するのに役立つだろう。

この本を書いた理由

本書はかなり包括的ではあるが、多くの場合、関係するトピックを紹介し、より深く掘り下げる必要がある場合に十分な背景を知ることができるようにすることを意図している。これらのトピックのほとんど全てについて、それに関する本が出版されており、この分野は常に進化している。このような状況を知り、いつより多くのことを知る必要があるのか、あるいは新たな進展がないかをチェックする必要があるのかを知ることは、キャリアを通じて応用できるスキルである。

我々は、これらのトピックの多くのサブセットをカバーする本を見てきたが、プロダクションMLのより包括的なビューを探しに行ったとき、我々は利用可能なものに大きなギャップを発見した。それが本書を書くきっかけとなり、ML/AIアプリケーションを本番稼動させるために使われる技術の全範囲に沿って、より完全な現状を紹介しようと試みた。おわかりのように、それは非常に幅広いトピックである。我々がキャリアをスタートさせた頃にこのような本があれば最高だったが、これらの技術の多くは開発され始めたばかりだった。そのため、我々はこの分野での仕事を通じてこれらの技術について学んだが、本書はあなたに大きなスタートを与えるだろう。

本書のナビゲーション

本書の各章を順番に読むのも悪くないが、興味のある分野の章を選んで読み取りを始めることもできる。各章はかなり自己完結しており、他の章への参照も明記されている。各章の構成は以下の通りである：

• 第1章では、プロダクション・アプリケーションのためのMLの概要を簡単に説明する。

• 第2章から第5章はデータに焦点を当てている。 ...