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A Practical Introduction to Machine Learning with Databricks Mosaic AI(Databricks Mosaic AIによる機械学習実践入門)

本日は「Databricks Mosaic AIによる実践的機械学習入門」にご参加いただき、ありがとうございます。約18ヶ月の中断を経て、プロフェッショナルな風景に大きな影響を与えてきたトピックに再び取り組むことは興奮を覚えるものです。

このセッションでは、DatabricksでAIと機械学習の製品管理を担当するクレイグ氏が、貴重な洞察を共有します。これにより、機械学習は単なる技術的な流行ではなく、ビジネスや日常業務に具体的な価値を加える強固なフレームワークであることが強調されます。

Databricks Mosaic AIがどのように実世界の問題に直接対処するかを探求する予定です。デモンストレーションを含むこのセッションは、技術インフラの進化において機械学習が引き続き果たしている基本的な役割を強調することを目的としています。

今日のプレゼンでは、理論的な基盤についてだけでなく、現代のシナリオでの機械学習の実践的な応用についても扱います。

このセクションでは、データ協力と統合ワークフローに重点を置いています。プレゼンテーションでは、最先端の機能と機能サービスの導入がAIモデルとデータの利用をどのように変革し、リアルタイム推論に向けて進化しているかについて詳しく説明しています。

Databricks Mosaic AIの導入により、異なる分野のチームが一つの統合されたプラットフォームで協力することが容易になりました。この統合ワークフローは、データサイエンティスト、データエンジニア、ビジネスアナリストの間の障壁を取り除き、プロジェクトのタイムラインの効率を大幅に向上させました。導入された主要な革新的機能には以下が含まれます:

  • リアルタイムデータ共有: Mosaic AIはリアルタイムでさまざまなソースからのデータを統合し、チームが即座にアクセスして共有できるようにします。これにより意思決定プロセスが加速され、より迅速で効果的になるだけでなく、チームメンバー間の協力も強化されます。

  • マルチユーザー協力: すべてのステークホルダーが同じツールセットを利用することで、学習曲線が最小限に抑えられ、プロジェクトを通じてよりスムーズで同期された進行が可能になります。

  • 統合データパイプライン管理: プラットフォーム内ですべてのデータパイプラインを一元管理することで、エラーの削減を助け、プロセスの透明性を促進します。

これらの機能は、日常業務の時間節約と効率向上に重要な役割を果たし、最終的にビジネスの敏捷性と競争力を高めます。Mosaic AIの統合アプローチは、組織のすべてのレベルでデータ駆動型の意思決定をより直感的でアクセスしやすいものにします。

リアルタイムでデータと機能を提供する能力により、企業は市場の変化に迅速に対応し、より賢いデータバックのビジネス決定を行うことができます。さらに、これらのプロセスの透明性が高まることで、チーム内の信頼と協力が強化され、より革新的なプロジェクトを促進します。

このセクションでは、スピーカーが実際の使用例を交えてこれらのポイントをさらに深く掘り下げ、Databricks Mosaic AIが業界標準をどのように再定義しているかを示します。プラットフォームが持つ無限の可能性に対する期待が高まり、データ協力と統合ワークフローへのさらなる探求が間違いなく新たなビジネス価値の道を開くでしょう。

歴史的データクエリの活用

Databricks の Unity Catalog を使用すると、企業はすべてのデータクエリの履歴にアクセスでき、どのデータ列が参照され、それとともに何が照会されたかを即座に特定できます。どのデータが頻繁に参照され、重要であるかを知ることは、これがモデルの精度とビジネス成果にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。

モデルのパフォーマンスとビジネス成果の向上

Unity Catalog と Feature Stores を活用することで、AI モデルのパフォーマンスを大幅に向上させることが可能です。適切なデータセットをモデルに供給することで予測結果が向上し、それが直接的に具体的なビジネス結果に翻訳されます。

さらに、これらのツールは監査ツールだけでなく、モデルの品質、生産性、発見可能性、展開の容易さを向上させ、企業運営全体を合理化します。

セキュリティとガバナンスの向上

データの管理と利用において、Unity Catalog と Feature Stores はセキュリティとガバナンスを強化します。これらのシステムは、不正確なデータの誤用や不正アクセスを防ぎ、全体的な企業データ管理を強化します。

このセッションを通じて、Databricks の最先端の機能が企業データの利用をどのように変革しているかが明らかになりました。Unity Catalog と Feature Stores による強化された統合は、データ駆動型の意思決定を加速し、ビジネスの成功に貢献します。これらのツールを引き続き活用して、データの真の価値を解き放つことが期待されています。

モデルトレーニングとデプロイメント:実用的アプローチ

Databricks Mosaic AIフレームワーク内でのモデルのトレーニングとデプロイメントは、AIテクノロジーを効果的に活用する方法を学ぶ上で重要な段階として強調されています。セッションのかなりの部分が、Databricksのノートブックを使用してモデルトレーニングとデプロイメントを行う「コードファースト」方法について説明することに費やされました。

モデルトレーニングプロセス

参加者は、TensorFlow、PyTorch、XGBoost、Scikit-learnなど様々なライブラリを受け入れることができる柔軟性を備えたDatabricksノートブック環境へのアクセス方法を学びました。この柔軟性は、データサイエンティストが好みのツールを使用できるようにするために重要です。

ステップ 1: モデル構築

この初期段階では、すべての活動がノートブックに系統的に記録されます。このドキュメント化により、モデル構築中に行われた各ステップを確認し、必要に応じて修正することができるため、高いレベルの透明性とコントロールが維持されます。

ステップ 2: 実験とトレーニング

セッションでは、構築されたモデルが異なるデータセットに適用され、トレーニング方法が実験される様子が紹介されました。特に注目されるのは、MLflowの統合で、すべての実験プロセスを追跡し、モデル、パラメータ、メトリックに関する詳細情報を記録することです。

これらの実験は、最も効率的で効果的なモデルを決定する上で基本的であり、その後のデプロイメントフェーズの効率化を図ります。参加者は、Databricks Mosaic AIがモデルトレーニングからデプロイメントへの迅速かつ効率的な移行をどのように促進するか、データ分析とモデルトレーニングの柔軟性を保証するノートブックインターフェースの力を活用する方法についての洞察を得ました。

要約すると、Databricks Mosaic AIはモデルトレーニングだけでなく、同じフレームワーク内でモデルデプロイメントの準備と実行をシームレスにサポートする強力な能力を再確認しました。

MLOpsスタックとモデル提供

このセクションでは、コーディングとインフラストラクチャのシナジーを活用してMLOpsスタックがどのように機能しているか、モデルのデプロイや定期的な再訓練タスクを自動化するための措置を調整しているかについて詳細な説明があります。設定は、スケジュールに基づくもの、モデルのパフォーマンスに応じたもの、または手動で開始されるもののいずれかです。

MLOpsスタックの体系的な手順には以下のものが含まれます:

  1. 特徴量エンジニアリングパイプライン: データの特徴を抽出し、前処理してMLトレーニングに適した状態にする手順。

  2. MLトレーニングパイプライン: 準備されたデータを使用してシステムがモデルをトレーニングするステップ。

  3. テスト: トレーニングされたモデルを検証して、その効率性と精度を保証するプロセス。

  4. モデルの再トレーニングと検証: パフォーマンスの低下を観察した際にモデルを再トレーニングし、更新されたデータセットでその効果を検証することを含む。

  5. モデル提供: モデルがライブプロダクション環境に導入されるフェーズ。新しいモデルに直ちにトラフィックをルーティングするか、テストとしてサブセットに割り当てるか、またはそのリアルタイムパフォーマンスを評価するために擬似プロダクション環境でシャドーするかの判断がなされます。

これらの段階は、AIモデルの効率的な運用と継続的な改善を支援します。今日のビジネスでは、即時かつ正確なデータ処理を優先するため、MLOpsスタックは不可欠になります。

セッションでは、Databricks Mosaic AIを使用してこれらの操作を合理化し強化する方法を徹底的に議論し、実用的な例を提供しました。MLOpsとAIの統合が進むにつれ、その応用はさまざまなセクターに広がることが期待されます。

結論

リアルタイムの推論と特徴提供における革新的な進歩を明らかにしたこのセッションは、Databricks Mosaic AIの革新的な方法とMLOpsスタックの実用的な展開について詳細な探求を行いました。参加者は、モデル提供パイプラインの確立、監覧、および恒常的な改良に関する実用的な洞察を得ることで、AIモデル開発と運用展開の領域を融合するMLOpsの重要な役割を強調しました。これらの洞察は、専門家が洗練されたAIの能力を使用して自分たちの分野で顕著な進歩を促進することを可能にします。


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