August 2025
Intermediate to advanced
396 pages
5h 51m
Japanese
本章では、データ分析と解釈の複雑さに焦点を当て、時系列分析、自然言語処理(NLP)、ビデオ、画像分類の最新技術とアプローチに関する詳細を探ります。経験豊富なデータサイエンティストはもちろん、初心者にも役立つように、高度なデータ型とその複雑な問題解決における応用について包括的に論じることを目的としています。
本章では、特に時系列データに関するデータ処理とモデル選択に関連する課題と選択肢について論じます。さまざまなタイプのソリューションを探り、それぞれのトレードオフを評価し、MLOps分野における特定の考慮すべき点についても議論します。また、AWS、GCP、Hugging Face、AppleのCreateMLなど、さまざまなプラットフォームを取り上げ、そのツールやサービスを紹介します。各プラットフォームは、異なるニーズや好みに対応できる独自のツールセットとサービスを提供しており、これらのプラットフォームの利点と欠点を公平に比較することで、十分な情報に基づいた決定をサポートすることを目指します。
MLOps開発者が使用するさまざまなデータタイプを理解するには、図9-1でAppleのCreateMLインターフェースを確認してください。ここに示されているように、画像、ビデオ、モーション、音声、テキスト、表形式のカテゴリがあります。
章の終わりの方で、再度CreateMLについて触れます。
図9-1 AppleのCreateMLプロジェクトタイプ ...
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