TensorFlow Extendedで始める機械学習パイプライン構築
TensorFlow Extended（TFX）は、機械学習のエンドツーエンドパイプラインを構築するためのオープンソースプラットフォームです。データの管理、モデルのトレーニング、モデルのパフォーマンス評価、モデルのデプロイなどを支援する一連の相互に関連するコンポーネントから構成されています。TensorFlow Extendedを使用して機械学習パイプラインを構築する一般的な手順は次のとおりです。
- データの収集と準備：モデルのトレーニングと評価に使用するデータを収集し準備する必要があります。TFXには、ExampleGenやTransformなどのデータ前処理コンポーネントがあり、さまざまなデータソース（CSVファイル、データベース、BigQueryなど）からデータを抽出して変換する機能が提供されています。
- 特徴エンジニアリング：モデルをトレーニングする前に、データに特徴エンジニアリングが必要な場合があります。 TFXにはTransformコンポーネントが提供されており、特徴のスケーリング、ワンホットエンコーディング、特徴クロスなどの操作を実行できます。
- モデルのトレーニング：Trainerコンポーネントを使用して機械学習モデルをトレーニングします。TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを使用してモデルをトレーニングすることができます。
- モデルの評価：学習したモデルをEvaluatorコンポーネントを使用して評価します。Evaluatorコンポーネントは、モデルの性能を検証データセットで前のバージョンと比較します。
- モデルのエクスポートとデプロイ：最後に、トレーニングされたモデルをモデルサーバーやファイルシステムにエクスポートし、デプロイや使用を行います。
これらのコンポーネントをつなぎ合わせることで、自動化および標準化されたプロセスにより、効率と再現性を高めるエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築できます。 TFXは、豊富なドキュメントとサンプルコードを提供し、独自のエンドツーエンド機械学習パイプラインの構築をサポートします。
