このブログでは、サービスとしての機械学習とは何かを理解することになります。また、最適なMLaaSプラットフォームについての議論も行っていきます。

サービスとしての機械学習（MLaaS）は、複数のクラウド・コンピューティング・サービスで構成されています。これらのサービスには、機械学習ツールが含まれます。サービスとしての機械学習は、クライアントがMLの利点を達成するのを助ける。MLaaSは、社内の機械学習チームに関連するコスト、時間、およびリスクを伴わずに、機械学習を実現します。

MLaaSは、インフラストラクチャの懸念を軽減することができます。また、データの前処理、モデルのトレーニング、モデルの評価などの懸念も解消されます。予測分析、深層学習、API、データ可視化、NLPなども、サービス・プロバイダーから提供されます。データセンターは、計算部分を処理します。

サービスとしての機械学習とは何か、どのように機能するのか？

MLaaSは、既製の汎用的なMLツールを提供するサービスの集合体である。これらのツールは、あらゆる組織のニーズを満たすように適応します。MLaaSのアルゴリズムは、データのパターンを見つけるのに非常に役立ちます。これらのパターンは数学的モデルを構築するのに役立ち、そのモデルは新しいデータを予測するのに使われる。

重要な点は、ユーザーが計算を行う必要がないことです。プロバイダーのデータセンターからリモートで行われるのだ。MLaaSは、複数のシステムを統合するフルスタックのAIプラットフォームである。モバイルアプリケーションや企業情報、LiDarのような先進的なセンサーなど、複数のシステムを統合するものです。

MLaaSは、確率的推論によるパターン認識を可能にします。これはまた、徹底的で健全なMLソリューションを提供します。また、ユーザーのニーズに合わせてカスタマイズされたワークフローを作成するために、異なる手法を使用する柔軟性も備えています。

MLaaSツールは、マイクロソフト、アマゾン、IBMなど、さまざまなクラウドプロバイダーから提供されています。

MLaaSプラットフォームがもたらすデータ管理の優位性

企業はデータをオンプレミスのストレージからクラウドストレージシステムに移行しています。そのため、データを整理する必要性が生じています。MLaaSプラットフォームは、クラウドストレージを提供します。また、ML実験やデータパイプラインのためのデータを管理する方法も提供します。このように、データエンジニアがデータにアクセスし、処理することを容易にするのです。

MLツールへのアクセス

予測分析やデータの可視化は、MLaaSプロバイダーが企業に提供するツールです。また、感情分析や顔認識などのアプリケーションのためのAPIも提供されています。

これらの操作の実際の計算は、MLaaSプロバイダーを抽象化する。したがって、データサイエンティストもそれについて心配する必要はない。また、MLaaSベンダーの中には、ドラッグ＆ドロップのインターフェースを提供するものもある。このドラッグアンドドロップインターフェースは、MLの実験やモデル構築にも役立つ。

使いやすさ

MLaaSは、データサイエンティストが時間をかけずにMLを使い始めることができるようにします。また、自社でサーバーを用意する必要もありません。プロバイダのデータセンターがMLaaSで実際の計算を処理します。このように、あらゆる場面で企業の利便性を高めることができるのです。

費用対効果

MLワークステーションを組み立てるのは、高価な作業です。MLステーションを動かすために必要なGPUは非常に高いコストです。また、チップセットが機能するためには、相当な電力が必要です。これも電気代が急増する原因です。
また、ハードウェアの代金は、実際に使用したときだけ支払えばいいのです。これは、開発段階において非常に有効な手段です。これらの、その他のソリューションは、MLaaSのプラットフォームを介して利用できます。

ベストMLaaSプラットフォーム

アマゾンのML

アマゾンMLは、自動化されたソリューションが必要な場合に最適な選択肢です。アマゾンMLは時間的制約のあるタスクに最適な選択肢です。異なるソースからデータをロードし、すべてのデータの前処理操作を実行することができます。あなたのアプリケーションのための予測を生成するモデルを作成することができます。

コードを書いたり、可視化ツールやウィザードを使用してインフラを管理する必要はありません。このプラットフォームは教師なし学習法をサポートしていません。学習セットでラベル付けする対象の変数を選択する必要があります。アマゾンMLはデータを確認した後、自動的に学習方法を選択します。

マイクロソフト アジュール機械学習スタジオ

ドラッグアンドドロップのインターフェースを持つアジュール MLスタジオは、あなたにとって最良の選択肢かもしれません。ほとんどすべてのML操作がグラフィカルなユーザーインターフェイスで実行できます。MLを始めようとする場合、MLスタジオは不慣れな従業員にML機能を紹介するのに最適な選択肢です。

グーグルクラウド AutoML

グーグルクラウド AutoMLはGUIを提供します。データセットのアップロード、カスタムモデルのトレーニング、REST APIインターフェース経由でのデプロイに役立ちます。クラウドAutoMLは、MLに関する知識や専門知識が乏しい開発者を支援します。AutoMLは、ビジネス要件に合わせた高品質なモデルのトレーニングを支援します。AutoMLは、画像・映像処理、NLP、翻訳エンジンのサービスも提供しています。

マイクロソフト アジュール 機械学習サービス

アジュール機械学習サービスは、マイクロソフトのクラウドインフラストラクチャです。大規模なモデルの構築、実験、およびデプロイを支援します。テンソルフローを含む、あらゆるツールやフレームワークで機能します。アジュール MLサービスプラットフォームは、さまざまな機能を実現する環境を提供します。パイソンに精通したプロのAI開発者やデータサイエンティストにも役立ちます。

モデルは、ドッカーなどのサードパーティサービスを使用することで、本番環境を支援します。マイクロソフトのMLスタジオとは対照的に、ビルトインされたメソッドはありません。そのため、カスタムモデルエンジニアリングが必須となります。また、ボットを開発するために、アジュール MLは完全な環境を提供します。様々なプログラミング言語を使ってボットを開発し、テストし、デプロイすることを支援します。

アマゾン セイジメーカー

セイジメーカーは、MLプロフェッショナルのためのアマゾンのMLaaSプラットフォームです。データサイエンティストがより速くモデルを構築し、デプロイするのに役立つツールを提供します。このプラットフォームには、事前に学習されたMLモデルや統合されたMLアルゴリズムが多数付属しています。
その内蔵アルゴリズムは、大量の計算とデータセットに最適です。

チャットボットAIにより、あらゆるアプリケーションに会話型インターフェイスを組み込むことができます。ASRの高度な深層学習技術を利用しています。Amazon MLは、データセットの準備とモデリングを掘り下げることも可能です。

グーグルクラウド 機械学習エンジン

グーグルクラウド 機械学習エンジン は、ML の専門家と経験豊富なエンジニアを対象としています。 TensorFlow とクラウド インフラストラクチャを利用します。 TensorFlow は、ディープ ニューラル ネットワーク タスクに最適です。 グーグルクラウド ML には、事前に構築された多数のアルゴリズムが含まれています。

画像・映像解析、言語解析、感情解析のためのビルディングブロックコンポーネントが用意されています。また、MLフレームワークを管理するためのJupyterLaB統合エンタープライズノートブックサービスも備えています。

また、あらかじめ設定された仮想マシンと深層学習コンテナも含まれています。これらは、迅速なアプリケーション開発や、ホスト型予測エンジンとしてのモデルのホスティングにも役立ちます。Googleは、言語的・視覚的なボット構築プラットフォームであるDialog Flowを提供しています。様々なシステムに会話型ユーザインタフェースを設計／統合するボットの作成を支援する。このツールは、テキストや音声データなど、さまざまな入力を分析することができます。

IBM による ワトソン 機械学習スタジオ

IBM ワトソン 機械学習スタジオ は、経験豊富なデータ サイエンティストと初心者の両方を対象としています。 ML アプリケーションの開発で協力するのに役立ちます。データ サイエンティストは、このプラットフォームを使用して分析モデルを開発できます。また、アプリケーションに統合しながら、データを使用してモデルをトレーニングすることもできます。

ビジネス レベルのアナリストは、そのユーザー インターフェイスに苦労するかもしれません。 Watson ML Studio は、自動化されたデータ処理およびモデル構築インターフェースを提供します。データを処理し、モデルを準備し、本番環境にデプロイするためのトレーニングはほとんどまたはまったく必要ありません。

結論

MLで何を実現したいかを最初に決めることが重要です。そのうえで、前述の選択肢の中から、自分の要件に最も合うものを選べばよいのです。また、MLaaSプラットフォームと同じプロバイダーをストレージに選択することも重要です。これは、データソースの構成にかかる時間を短縮することにもつながります。

異なるソースからMLワークフローを導き出す場合、複雑な問題が発生します。しかし、選択する前に、これらのプラットフォームの中には、他のベンダーのストレージと統合できるものがあることを心に留めておいてください。例を挙げます。アジュールは自社のストレージ製品以外にもハドープをサポートしています。一方、MLaaSプラットフォームには、考慮すべき重大な欠点があります。全てはあなたの要件次第で、最適なMLaaSプラットフォームを選択することができます。