パイプラインの夢：AWSでのMLトレーニングの自動化

AWSでのMLトレーニングの自動化：パイプライン作成の夢

機械学習の世界では、自動化されたトレーニングパイプラインがデータから洞察を得るための旅を効率化します。データのインジェクション、前処理、モデルのトレーニング、評価、展開など、機械学習ライフサイクルの様々な部分を自動化します。Amazon Web Services（AWS）は、自動化されたトレーニングパイプラインを開発するためのさまざまなツールを提供しています。本記事では、クラシックなアイリスデータセットを使用した基本的なトレーニングパイプラインの設定方法を解説します。

準備とAWSツールキットの設定

このセクションでは、いくつかの要件の概要と使用するAWSツールの簡単な紹介をカバーします。

要件

独自のトレーニングパイプラインを作成して追いかける場合、以下が必要です。

• 管理者アクセスを持つアクティブなAWSアカウント（ここでサインアップできます）
• AWS CLIの基本知識（将来の記事でAWS CLIの代替手段も探求します）

AWSアカウントのセットアップとCLIを介したAWSへの接続は、この記事の範囲外ですが、お困りの場合は直接お問い合わせください。

• データサイエンスのためのトップ10のTableauプロジェクト
• ベータ分布：ベイズ推定の基礎
• 探索的データ分析：YouTubeチャンネルについての知識

ツールキット

自動化されたトレーニングパイプラインの設定には、以下のAWS製品を使用する必要があります。

• S3：ウェブ上のどこからでも任意の量のデータの保存と取得が可能なスケーラブルなオブジェクトストレージサービス
• Lambda：イベントへの応答として自動的にコードを実行するサーバーレス計算サービス。例えば、Amazon S3バケット内のデータの変更に応じて実行できます。
• Docker：アプリケーションを軽量で移植可能なコンテナ内にパッケージ化、配布、管理するプラットフォーム
• Sagemaker：開発者やデータサイエンティストが迅速かつ簡単に機械学習モデルを構築、トレーニング、展開することができる、完全に管理されたサービス
• Step Functions：複雑なプロセスを視覚的なワークフローを使用してスケールできるサーバーレスワークフローサービスで、分散アプリケーションやマイクロサービスを調整することができます。

自動トレーニングパイプラインの実装

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