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 AI & TECHNOLOGY

澁井雄介(著者)

• 販売会社／発売会社: 翔泳社
• 発売年月日: 2021/05/17
• JAN: 9784798169446

商品レビュー

2024/04/05

MLOpsの解説本を求めていた時に出会い，読了．
「機械学習モデルは作れるが，それを実際のシステムにどう落とし込むか」という問題について，複数のデザインパターン候補を紹介・解説してくれている．
特定のツールに依存しない，概念の紹介にとどまっているので，実際にシステムを構築する際は各自使用するクラウドでの実践方法は考える必要はある．
ただ，だからこそ，一般的に役に立つ知識のみ集約して紹介されているように感じた．

GitHubレポジトリ: https://github.com/shibuiwilliam/ml-system-in-actions

2023/03/26

機械学習システムの運用をパターン化して詳解してくれている。
機械学習エンジニア、システムエンジニアには参考になると思います。

詳解例が画像投稿アプリなどの計算サイドが別端末(またはクラウド)にあるパターンが多かったので、個人的にはエッジAIのシステムパターンをもっと詳解してほしかった。(もちろん参考になる部分は多々ある)

ツール的な知識を新たに学べたのは良かった。
onnx形式とかFastAPIとか。
やっぱシステム構築はdocker便利なんだなあー
プロキシとかロードバランサーとかなんでも揃いすぎ笑

今自分は機械学習の開発〜運用システムの構築までを一つのテーマとして仕事しているが、この本にも書いてるように一人でやるもんじゃないよな、、笑
知らない人からしたらどっちもソフトウェア開発でしょって感じが伝わるし、実際そう思われてそうだが、なんというか、思想が全然違うよなーと改めて思った。

でもまぁやってみせて、徐々に理解してもらっていくしかないのかも(トホホ、、)

2021/09/22

機械学習のシステムの文脈でも「デザインパターン」を示した書籍です。様々な機械学習のインプット・アウトプット、学習・テストのパターンに分けて「デザインパターン」を構成されています。MLflowという、機械学習の実験、再現性、デプロイメント、セントラルモデルレジストリなど、機械学習ライフサイクルを管理するためのオープンソースのプラットフォームを用いていてモダンなシステム構築が可能です。このような機械学習におけるデザインパターンを学びたい方にオススメの一冊です。