August 2025
Intermediate to advanced
396 pages
5h 51m
Japanese
機械学習はデータを受け取り、それを予測ロジックに渡します。データはそのプロセスに不可欠であり、さまざまなソースから取得され、使えるようにするために処理される必要があります。したがって、データの管理と処理は機械学習において最も重要な構成要素です。データはさまざまなソースから取得できます。
ソースデータは、モデル訓練(https://oreil.ly/Bhrtg)やモデルフローで使用するために処理され、特徴量として保存されます。多くの場合、特徴量は2つのストレージシステムに保存されます。1つはバッチアクセス用(訓練、バッチ予測など)、もう1つはオンライン検索用(リアルタイムまたはオンラインサービング)です。その結果、バッチ処理とリアルタイム(ストリーム)処理の2つのデータ処理パイプラインが存在する場合があります。
データソースと処理ロジックは時間の経過とともに変更される可能性が高く、その結果、処理される特徴量とそのデータから生成されるモデルが変更されます。したがって、データに対してのバージョン管理の適用、ロジック処理、データリネージの追跡は、MLOpsソリューションにおいて重要な要素です。 ...
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