はじめに
機械学習モデルの再現性は、同じ条件下で同じ結果が得られる能力を指します。この再現性が確保されることは、実世界の問題において信頼性の高いモデルを構築する上で重要です。
自分もよく機械学習モデルを作るのですが、色々な試行錯誤をしているとどのモデルがどのようなものかよく分からなくなってきます。
それを避けるためには実験管理のパッケージ等と組み合わせた上でモデルを逐次保存していく仕組みが必要です。もしこれらについて理解が難しい場合は、経験豊富な方とマンツーマンで学習していくのもオススメです。
機械学習モデルの再現方法例
機械学習モデルは推論時に意図したモデルとなっている必要がありますが、実験時に様々な手法を試す中で最も良いモデルのコードがや精度が再現できなくなることも多いです。
その際に混乱してしまわないよう、いくつかの手法を紹介します。
MLflowを使用したモデル保存
MLflowは、機械学習モデルの管理、追跡、およびデプロイメントを行うためのプラットフォームです。モデルをトレーニングした後、MLflowを使用してモデルのメタデータやパラメータを記録し、必要に応じて後で再現することができます。これにより、同じ条件で同じモデルを再構築することが可能になります。
import mlflow
import mlflow.sklearn
# モデルのトレーニング
with mlflow.start_run():
model = train_model() # モデルのトレーニング関数
# モデルの保存
mlflow.sklearn.log_model(model, "model")Hydraを使用したモデル保存
Hydraは、構成の管理とハイパーパラメータのチューニングを容易にするフレームワークです。モデルのトレーニング時に使用したパラメータや構成を保存し、後で同じ条件で再現することができます。Hydraを使用すると、異なるモデル構成を簡単に管理し、再現性を確保することができます。
pickleを使用したモデル保存
pickleは、Pythonの標準ライブラリであり、Pythonオブジェクトを直列化して保存するためのツールです。モデルの状態をファイルに保存し、後で読み込んで再利用することができます。これにより、モデルの状態を保存し、再現性を確保することが可能になります。
import pickle
# モデルのトレーニング
model = train_model() # モデルのトレーニング関数
# モデルの保存
with open("model.pkl", "wb") as f:
pickle.dump(model, f)
# モデルの読み込み
with open("model.pkl", "rb") as f:
model = pickle.load(f)まとめ
これらの方法を使用することで、機械学習モデルの再現性を確保し、信頼性の高い結果を得ることができます。再現性が確保されることで、モデルの検証や改善が容易になります。
信頼できる機械学習結果を出力するためには今回紹介したような技術を積極的に取り入れていくことが重要なので、学習したうえで実際の現場に取り入れましょう。
機械学習モデルの再現性について学習する方法
書籍：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
こちらの書籍はMLflowをはじめ、様々なMLOps手法をまとめています。実験管理も行いつつ、ビジネス実装していきたい方におススメです。
スクール：現役データサイエンティストに教えてもらう
しっかりとMLモデルについて管理・運用するにはML Ops周りをしっかりと理解することが重要です。ただ、しっかりと理解しながら進めるには適切なメンターなどがいた方が安心です。スクールなどに入り、アドバイスしてもらいながら進めるのも良いでしょう。
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