機械学習による実用アプリケーション構築 ―事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス

まえがき

機械学習を利用したアプリケーションの目的

この10年ほどで、機械学習（ML）は、自動支援システム、翻訳サービス、リコメンドエンジン、不正検知モデルなど、さまざまな製品を強化するために活用されてきました。

驚くべきことに、そのような製品を構築する方法をエンジニアや科学者に教えるためのリソースはそれほど多くありません。MLモデルの学習方法を学べる書籍や、ソフトウェアプロジェクトの構築方法を学べる教育コースはそれぞれに多数存在しますが、MLを使った実用的なアプリケーションの構築方法を学ぶために、両方の世界を融合させたものはほとんどありません。

MLを組み込んだアプリケーションをデプロイするには、創造性、強力なエンジニアリング手法、分析的な考え方を組み合わせることが必要です。ML製品は、単にデータセット上でモデルを学習するだけでは不十分であるため、構築が難しいと言われています。特定の機能に対して適切なMLアプローチを選択すること、モデルのエラーやデータ品質の問題を分析しモデルの結果を検証して製品の品質を保証することは、ML構築プロセスの中核をなす難しい問題です。

このプロセスすべてのステップに対して、メソッド、コード例、筆者や経験豊富なプロフェッショナルからのアドバイスを組み合わせ、共有することで、それぞれのステップを達成できるようにすることが本書の狙いです。MLを利用したアプリケーションの設計、構築、デプロイに必要な実践的なスキルを取り上げました。本書の目的は、MLプロセスのあらゆる部分での成功を支援することです。

機械学習を使用した実用アプリケーションの構築

普段からMLの論文や企業のエンジニアリング系ブログを読んでいると、線形方程式と工学用語の組み合わせに圧倒されているかもしれません。この分野のハイブリッドな性質のため、多様な専門知識を提供できるエンジニアや科学者であっても、MLに恐れをなしているのではないでしょうか。同様に、起業家やプロダクトリーダーは、ビジネスのアイデアを今日のMLで可能なこと（そして明日のMLで可能になるかもしれないこと）と結び付けるのに苦労しています。 ...