機械学習（ML）は、コンピューターがデータから学習して経験を改善につなげるAIのサブセットであり、成長著しい分野です。最近のレポートによれば、ML関連の支出は2017年の約15.8億ドルから2023年には208億ドルにまで拡大すると予測されています。
銀行、行政機関、ヘルスケア、ライフサイエンス、小売、通信など幅広い分野でMLエンタープライズ関連の支出が増えています。
一方で、AIの実践に精通した専門家の不足が、多くの業界でさらなる発展の妨げになっています。
ただし、適切なMLツールがあれば、データサイエンティストの強い味方となり、MLの取り組みを最適化できます。
基本的なMLツールを知る
データウェアハウジングツールやBIツールと同様に、MLツールもアナリティクスや多様なレポート作成に役立ちます。ビッグデータツールと重複する部分もあるかもしれません。ただし、MLツールはMLのフレームワークを介して独自のスペースを確立しています。
基本ツール
Python、R、Java、C++などの一般的なプログラミング言語はMLコミュニティでも人気です。データサイエンティストはこうした言語に精通しているため、追加学習はほぼ不要で利用を開始できます。
プラットフォームやデータウェアハウスの状況によっては、データクレンジングやデータ変換の手順が追加で必要になります。従来のデータウェアハウスはMLプロセスのペースダウンにつながり、データラングリングの悩みの種になります。高速データツールにより、データサイエンティストはモデルのファインチューニングに時間をかけられるようになり、アクセス待ちの心配が解消されます。
データサイエンス向けMLでは、おなじみのツールを活用し、MLツールをフレームワークに統合できます。
MLフレームワークとは
MLフレームワークとは、MLモデルの開発を促進するインターフェイスまたはプラットフォームを指します。一般にユーザーフレンドリーであり、パフォーマンスと使いやすさを重視して最適化されています。
MLフレームワークの一部のバージョンは、ユーザーをインフラストラクチャ管理から解放します。スケーラブルで柔軟性に優れたバージョンもあります。MLフレームワークはすべて、何らかのMLツールが組み込まれています。
AIの発展に伴い、MLフレームワーク内にも微妙に異なる分派があります。ディープラーニングフレームワークは、より旧式のMLフレームワークから派生したものです。
ディープラーニングは、深層人工ニューラルネットワークを指すMLのサブセットであり、非構造化データを処理する能力がある点が異なります。ディープラーニングは、たとえば画像や音声認識に使用されています。
さらに、オープンソースMLフレームワークも多数のオプションがあります。
SNOWFLAKEとMLツール
SnowflakeはMLおよびAIドリブンなデータサイエンスアプリ向けに構築されており、Spark、R、Qubole、Pythonと緊密に統合され、さまざまな必須機能を提供します。
パフォーマンススピードは、堅牢な機械学習モデルをサポートするうえで重要な要素です。Snowflakeはスケールアップもスケールダウンも可能です。また、データ準備も担えるため、MLツールにかかるデータ関連の負担を軽減します。
Snowflakeは、データサイエンティストとビジネスアナリストに優れたクラウドデータアナリティクス機能を提供します。ぜひ今すぐご確認ください。
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