「最初の機械学習モデルの作成と提供」

「美容とファッションの世界における機械学習モデルの初めての構築と提供」

機械学習の世界へようこそ。ここでは、コンピュータがデータから学習し、明示的なプログラミングなしで予測を行う技術があります。この技術の中心には「モデル」という概念があります。

モデルとは何ですか？

従来のプログラミングでは、入力/パラメータを受け取り、式に基づいて結果を返す関数/メソッドを作成します。例えば、Javaのメソッドで y = 3x + 1 という式を適用する場合を想像してみてください。

上記のコードは、x と y のために次のデータを返します：

さて、式の代わりにたくさんの x と y の値がある場合を想像してみてください。新しい値を予測するために、機械学習モデルを作成することができます。

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実生活の例として、私たちの電話のギャラリーで行われる顔認識を使用することができます。複数の入力（写真）と出力（人物の名前）があり、機械学習モデルは人物を認識する方法を知っている式です。写真の人々に名前を付けることで、モデルに常に再訓練され、それらの人々をより正確に認識できるようにデータを与えています。

Python: 機械学習の言語

Pythonは、機械学習のための事実上の言語になっています。TensorFlowやKerasなど、豊富なライブラリのエコシステムにより、モデルの構築とトレーニングに強力な力を発揮します。もしも機械学習の世界に足を踏み入れたいと思っているなら、Pythonはこの旅の頼りになる相棒です。

私たちのモデル

単純化のために、上記の x と y のデータを使って、x に基づいて y の値を予測するモデルをトレーニングします。

Pythonコードを実行して、モデルを作成、トレーニング、テストします。モデルは ./model ディレクトリ以下に作成されます。

モデルの提供

モデルを作成し ./model ディレクトリに保管したら、それをREST APIとして提供することができます。それには、tensorflow/serving のコンテナイメージを使用できます。

モデルの利用

コンテナが起動している状態であれば、推論を行うためにリクエストを送信することができます。次のコマンドを実行して、x = 10 の y 値を推測します：

次のような結果が表示されるはずです：

以上です！

これで、最初の機械学習モデルを作成し、トレーニングし、提供し、利用することができました。この記事で使用されたソースコードは GitHub で見つけることができます。ご質問があればコメントでお気軽にお尋ねください。今後の情報にご期待ください。

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