MLOps関連が学べるおすすめ書籍

その他

データサイエンスの領域では、モデルを作成することだけがゴールではありません。

真の価値は、そのモデルから得られる知見をビジネスに活かし、開発されたモデルをシステムに組み込み、サービス化することにあります。

最近のChatGPTのような技術の登場により、データサイエンスのプロセスがより手軽に、そして簡単になることは間違いないトレンドだと思います。

このトレンドは、モデル開発をより専門的なスキルを持つ一部の人々の仕事に変える可能性があります。


しかし、データサイエンスの進化に伴い、新たな重要性を帯びてくるのが機械学習モデルのシステム実装です。

モデルを実際のサービスに組み込む際、不確実性を持つ機械学習モデルをどのように安全に扱い、効果的にシステムに組み込み、運用していくかが、今後のデータサイエンスを活用していく上での課題になると思います。このような背景から、機械学習システムを設計、実装、運用するための知識とスキルがこれまで以上に求められています。


今回は機械学習システムの構築に役立つおすすめの書籍を紹介します。




1. 機械学習システムデザイン - 実運用レベルのアプリケーションを実現する継続的反復プロセス



機械学習システムの設計と運用に関する一冊です。エンドツーエンドのシステム構築のための原則を具体的なケーススタディと共に解説しています。

この本は、訓練データの処理、特徴の活用、モデルの監視など、機械学習プロジェクトを成功に導くための包括的なアプローチが書かれています。

機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、プロジェクトマネージャーにとって、最新の機械学習技術をビジネスに適用するためにおすすめの一冊です。



2. AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン



機械学習システムの開発から運用までにおける複雑な課題を解決するためのガイドブックです。

この書籍は、機械学習モデルの設計、テスト、デプロイメント、運用におけるベストプラクティスと具体的なデザインパターンが書かれています。

機械学習エンジニアリングの実務に携わる人はもちろん、ソフトウェアエンジニアが機械学習プロジェクトに取り組む際にも、この書籍は有益な情報となると思います。

実践的な知識とスキルを習得したい方におすすめの一冊です。



3. 現場で使える！機械学習システム構築実践ガイド デザインパターンを利用した最適な設計・構築・運用手法



機械学習システムの設計から運用までを網羅した実践ガイドです。

デザインパターンを利用して、現場で直面する課題に対する具体的な解決策が書かれています。

本書は、需要予測、違反検知、検索システムなどの事例を通じて、最適なシステム設計・構築・運用手法を解説しています。

機械学習システムを効果的に実用化したい開発者やエンジニアにとって、おすすめの一冊です。



4. 仕事ではじめる機械学習



機械学習プロジェクトを現実のビジネスシーンでいかに適用し、成功に導くかに焦点を当てた一冊です。

モデル作成の技術的な側面だけでなく、プロジェクト管理、効果検証、MLOpsなどの概念を網羅しています。

ビジネスゴールの達成を最優先とし、機械学習をただの手段として捉える視点を学べます。

また、実際に機械学習を適用する前に、非機械学習的な解決策を模索することの重要性も教えてくれます。

機械学習をビジネスに応用したい全ての人におすすめの一冊です。



5. 機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決



機械学習プロジェクトにおける実践的な課題に対する解決策を提供する一冊です。

データ準備、モデル構築、MLOpsなど、多くのデザインパターンを通じて、読者に機械学習のベストプラクティスが書かれています。

この書籍は、機械学習プロジェクトにおける共通の課題に対する具体的な解決策を学ぶことができます。

内容の密度が高く、実際の設計に活かすための深い理解を求める方におすすめの一冊です。



6. 機械学習による実用アプリケーション構築 - 事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス



機械学習技術を応用したアプリケーション開発の全プロセスを事例を交えて解説する実践的なガイドブックです。

翻訳、リコメンデーションシステム、異常検出など、多様な用途での機械学習の適用方法から、モデルの評価や訓練、デプロイに至るまでの具体的な手順が詳しく紹介されています。

機械学習を使ったアプリケーション開発の入門書として、また実践的なノウハウを求める人におすすめの一冊です。