に代表されるような機械学習のモデル構築プロセスではビジネス理解、データ特性の理解、データの前処理、モデルの訓練、モデルの評価といったプロセスを繰り返して完成した精度の良いモデルを本番環境へ適用する。このプロセスはステップや反復が多く時間がかかるものであり、なおかつ収集されたデータが変わるたびにこのプロセスを繰り返すことは非常に手間と時間がかかる課題がある。
品質管理.
前述の機械学習のモデル構築プロセスにコストがかかる問題に付随し、複雑なプロセスを役割の異なるメンバーで推進していかなければならず、品質の低下を招きやすい。運用担当者、データサイエンティスト、データエンジニア間のコラボレーションができていないケースやシステムまたは運用ライフサイクル、ログの取得など、明確なルールが管理されていない場合は品質低下のリスクが高くなる。
特性.
CI/CD.
モデルと予測の再現性.
精度の検証や同じデータ・条件におけるML実験の再現性が重要である。コード、学習データ、およびプラットフォーム全体を記録し、あるいは過去にさかのぼり再実行できる仕組みによって再現性を確立する。
ソフトウェアの安定性、品質の向上.
モデルのトレーニングには、一般的にサイズの大きなデータとモデルが含まれる。そのため、モデルアーキテクチャとパラメータの空間を探索するには、数日から、あるいは数ヶ月かかる場合がある。機械学習の中でも計算リソースを特に必要とされる深層学習やハイパーパラメータの自動チューニングなどにおいて、スケーラブルに管理できるアーキテクチャであることが求められる
チームによるコラボレーション.
高速なモデル訓練のライフサイクル.
機械学習のモデル構築には実験的性質があり、さまざまなアルゴリズム、モデリング技術、パラメータ構成を試して、課題への最適なモデルをできる限り特定する必要がある。コードの再利用性を最大化しつつ、定型的なプロセスは自動化することで高速なモデル訓練を実行する。また、モデルを利用するアプリケーションもデプロイへ統合することで機械学習サービスを継続的にロールアウトできる。
監視、アラート、セキュリティの統合.