グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第71回 機械学習パイプラインにおける学習データの異常検知システム(パート2)

※この記事は読者によって投稿されたユーザー投稿のため、編集部の見解や意向と異なる場合があります。また、編集部はこの内容について正確性を保証できません。

CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第71回 機械学習パイプラインにおける学習データの異常検知システム(パート2)」を公開しました。

###

はじめに

 前回に引き続き、2019年に公開された論文「Data Validation for Machine Learning」を元にして、機械学習モデルの学習データに含まれる異常を検知するシステムを紹介します。このシステムは、機械学習を利用するGoogle社内のプロジェクトで標準的に利用されているもので、その全体像は、前回の図1のようになります。この後の本文は、前回の図1を見ながら読み進めるとよいでしょう。

データスキーマによる異常検知

 学習データを収集するシステムである「Training data generation code」が収集・保存した「Training Data」、および、予測対象のデータを収集するシステムである「Serving data generation code」が収集・保存した「Serving Data」は、まずはじめに、「Data Analyzer」によって各種の統計情報が抽出されます。大規模な機械学習システムでは、これらのデータは膨大な量になるため、すべてのデータを個別にチェックするのは困難な場合もあります。あるいは、機械学習システムに特有のデータ異常を検知する上では、生データをそのままチェックするのではなく、事前に前処理を施した方がよい場合もあります。そのために、データの検証に必要十分な情報を抽出するのが、「Data Analyzer」の役割になります。
 
この続きは以下をご覧ください
https://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/nakai271.html

この記事が役に立ったらシェア!
みんなが読んでるWeb担メルマガで、あなたも最新情報をチェック
  • SEOやデジタルマーケの最新情報をゲット
  • 事例やインタビューも見逃さない
  • 要チェックのセミナー情報も届く
みんなが読んでるWeb担メルマガで、あなたも最新情報をチェック
  • SEOやデジタルマーケの最新情報をゲット
  • 事例やインタビューも見逃さない
  • 要チェックのセミナー情報も届く

今日の用語

SEO
検索エンジンからサイトに訪れる人を増やすことで、Webサイトの成果を向上させる施 ...→用語集へ

連載/特集コーナーから探す

インフォメーション

RSSフィード


Web担を応援して支えてくださっている企業さま [各サービス/製品の紹介はこちらから]