機械学習のパイプライン処理とは？概要やメリットをわかりやすく解説

機械学習は、企業の業務効率化や新たなビジネスを生み出すために応用できる技術です。多くの企業では、機械学習を導入してビジネスへ活かしていきたいと思っているでしょう。機械学習を導入するにあたって、パイプライン処理と呼ばれるものがあります。今回は、機械学習とパイプライン処理について解説します。

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機械学習の基礎知識

まずは、機械学習の概要からおさえていきましょう。

機械学習とは

機械学習は、AIの１つの要素技術であり、コンピュータに大量のデータを入力し、データに潜むパターンやルールを発見させる技術です。人間だと膨大な時間がかかる作業を速やかに実施できるため、業務効率化につながります。また、データに基づく正確な作業も可能です。

機械学習の一連の流れ

機械学習は、以下の流れで進んでいきます。

1. 学習データの収集
2. データクレンジング（データの重複や加工処理）
3. 教師データの設計
4. 機械学習アルゴリズムの構築と学習の開始
5. テストデータをベースにした性能の評価
6. ハイパーパラメータチューニング
7. 活用したいサービスへのデプロイ

上記の作業はデータに関する知識やAIに関する知見が必要とされるため、一から実装するのに多くの時間を要します。一般的に言われている機械学習は、手順の4であるアルゴリズムに基づいた学習が当てはまるでしょう。機械学習では、選択されたアルゴリズムに従ってデータの学習を進めていきます。

機械学習のパイプライン処理について

機械学習には、パイプライン処理と呼ばれるものがあります。ここでは、パイプライン処理について解説しましょう。

パイプライン処理とは

機械学習の予測モデルを作成する際に、データの前処理は欠かせないステップです。学習モデルに合うように前処理の一連の流れをまとめて実行可能にする仕組みを、パイプラインと言います

パイプライン処理のメリット

機械学習モデルの作成プロセスには、手動実行する作業が多くあります。パイプライン処理をすることでモデルの運用を高速化することができます。機械学習の実務では学習データと推論データをわけることが多いため、パイプライン処理をすることで実装もシンプルになります。

機械学習の種類

そもそも機械学習には、主に以下5つの種類があります。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習
• 半教師あり学習
• 深層強化学習

ここでは、教師あり学習・教師なし学習・強化学習について説明します。

教師あり学習

教師あり学習は、正解のデータが用意されており、正しい出力ができるように入力データの特徴やルールを学習していく手法です。教師あり学習はさらに、既存のデータをもとに、タスクごとに設定されたいくつかのクラスに識別する「分類」と、連続する値を予測する「回帰」に分けられます。

教師なし学習

教師なし学習は、正解データなしで入力したデータの特徴やルールを学習して分析する手法です。データを与えることにより、データの構造、パターンなどを抽出しながらモデルを構築していきます。代表的な教師なし学習には、似た特徴を有するものを同じクラスに分類する「クラスタリング」があります。

強化学習

“強化学習は、「環境」と「エージェント」という2つの要素からなるシステムにおいて、「エージェント」が「環境」の中で最もよく振る舞うように学習する手法です。
「環境」は、「エージェント」の行動によって与える報酬を変化させます。「エージェント」は「環境」の中で最も多く報酬が得られるような振る舞いを、試行錯誤しながら学習します。”

機械学習やパイプライン処理を効率的に習得するには？

機械学習やパイプライン処理を効率的に習得するためには、以下の方法がおすすめです。

専門書を読む

知識を得たいときには、専門書を読むことで体系的に身につけられます。専門書の魅力は体系的かつ網羅的な情報を学べることです。基本的な内容から解説が始まり、徐々に知識レベルが上がっていく構成となっているため、1冊を通して基礎を身につけていけます。さらに、索引のような形で分からないところを繰り返し辞書のように活用できるため、知識の定着にもつながるのです。入門から中級上級まで難易度ごとにさまざまな専門書があるため、現状や目標に応じて選択していきましょう。

スクールに通う

確実に機械学習の知識を身につけたいという方は、プログラミングスクールに通うのもおすすめです。プログラミングスクールは、スクールごとにお金がかかるものの、プロの指導者の下で学習を進めていけるため、挫折しにくいメリットがあります。最近ではオンラインに対応したプログラミングスクールも増えているため、働きながらでも自分の時間に合わせて学習可能です。さらに、就職サポートが付いたスクールもあるため、学習後にエンジニアとして活躍したい方に向いています。

ITツールで実践する

機械学習を身につけるためには、知識として吸収していくだけではなく、実際にデータ収集や学習をしていくのが大切です。しかし、いきなり機械学習のモデルを一から構築するのは難しいです。そこでまずは、機械学習を利用できるITツールでコツを掴むために動かしてみると良いでしょう。ITツールは、すでにAIの構築で必要なアルゴリズムが用意されており、利用者は選択していくことで簡単に機械学習を体感できます。さらに、クラウド対応のツールであれば、サーバーの用意が不要なため導入が簡単です。

UMWELTの機械学習で業務DX化を進めよう！

機械学習を活用するためには、プログラミングや機械学習に関する知識を持った人材が必要です。しかし、多くの企業ではIT人材の不足が起こっているため、人材を確保できないこともあるでしょう。そこでおすすめなのが、開発コスト不要でAIシステムを構築できる、ノーコードAIクラウド「UMWELT」です。UMWELTは、プログラミング不要でデータの前処理からシステムへの連携・収集までを自動で実現できます。多数のAIアルゴリズムが搭載されており、機械学習の習得にもピッタリです。また、多くの企業が課題とされているDXにも対応しているため、社内DXを推進したい企業にもおすすめです。

まとめ

機械学習のパイプラインは、1つの命令を並行して実行していく効率の良い処理方法です。企業で機械学習を導入するのであれば、知っておきたい手法の一つでしょう。しかし、多くの企業ではAI人材が不足しており、一から育成していくのも時間やコストがかかります。UMWELTであれば、プログラミングの知識がなくても簡単に機械学習を行うことができます。専門的な知識不要でAIを実現できるため、低コストで機械学習を導入したい方は、UMWELTの導入をぜひご検討ください。