MLOpsを学ぶためにおすすめの本/書籍5選
今回はMLOpsに関するおすすめの本/書籍を5冊紹介していきます。
MLOpsとは
MLOps（Machine Learning Operations）は、機械学習（ML）モデルの開発から運用までのライフサイクル全体を効率的かつスムーズに管理するための実践やツール、手法の体系を指します。
DevOpsの概念を機械学習に適用したものであり、モデルの開発・デプロイ・運用・保守を継続的に行うプロセスを最適化することを目的としています。
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MLOpsを学ぶためにおすすめの本/書籍5選
事例でわかるＭＬＯｐｓ 機械学習の成果をスケールさせる処方箋
事例でわかるＭＬＯｐｓ 機械学習の成果をスケールさせる処方箋はMLOps（Machine Learning Operations）を活用して機械学習プロジェクトを効率的かつスケーラブルに運用する方法を解説した一冊です。具体的な企業やプロジェクトの事例を交え、MLOpsの概念だけでなく、実際の現場での導入や活用方法を学ぶことができます。データサイエンティストやエンジニアだけでなく、プロジェクトマネージャーや意思決定者にも役立つ内容です。
MLOpsの背景とその必要性が分かりやすく解説されています。なぜ機械学習プロジェクトにMLOpsが不可欠なのか、またそれがどのようにプロジェクトの成功率を高めるのかが、理論的な解説と具体的な例を通じて明確に示されています。特に、デプロイメントの効率化やモデルの再現性の向上といったMLOpsのメリットが実感できる内容となっています。
MLOpsの基本プロセスであるモデル開発、デプロイ、モニタリング、再トレーニングの各段階について詳しく説明されています。これに加え、実際の企業が直面した課題とその解決策が事例として紹介されており、読者が現場での具体的な活用方法をイメージしやすくなっています。例えば、運用中のモデルがデータドリフトにより性能低下を起こした場合の対応や、大量の実験結果を効率的に管理する方法など、現実的な問題解決の手法が具体的に描かれています。
信頼性の高い機械学習 ―SRE原則を活用したMLOps
信頼性の高い機械学習 ―SRE原則を活用したMLOpsはSRE（Site Reliability Engineering）の原則をMLOps（Machine Learning Operations）に応用し、信頼性の高い機械学習システムを構築する方法を解説した一冊です。システム運用における信頼性を軸に、モデルの開発、デプロイ、運用、モニタリングといったプロセスを効率的に実現する方法論が、理論と実践の両面から詳しく解説されています。特に、MLOpsの安定運用を目指す企業やエンジニアにとって必読の内容です。
SREの基本的な概念と原則からスタートし、それをMLOpsにどのように適用できるかを説明します。例えば、SLO（Service Level Objectives）やエラーバジェットといった信頼性指標を、機械学習モデルのパフォーマンスやデプロイメントの安定性に応用する方法が具体的に解説されています。これにより、読者は「信頼性」という観点でMLOpsを体系的に理解できます。
デプロイメントに関する章では、CI/CDパイプラインを活用したモデルの継続的なデリバリーとデプロイメントがテーマとなっています。コンテナ技術（DockerやKubernetes）やモデルサービングツール（TensorFlow Serving、Seldonなど）を使いながら、信頼性を維持したモデル運用の方法が具体的に示されています。また、モデルのロールバックやブルーグリーンデプロイメントといった高度な技術も紹介されており、スムーズな運用をサポートします。
機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決
機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決は機械学習プロジェクトにおける実務上の課題を解決するための「デザインパターン」を体系的にまとめた実践書です。データ準備、モデル構築、デプロイ、運用といった各フェーズで直面する典型的な問題に対して、具体的な解決方法を提供します。理論だけでなく、現場で活用できるアプローチを重視しており、データサイエンティストやエンジニア、MLOps実践者にとって有益なリファレンスとなる一冊です。
データの前処理や管理に関する課題と解決策を扱っています。データパイプラインの設計やデータドリフト検出、データのバージョン管理など、機械学習の精度や再現性に直結する重要なトピックがカバーされています。たとえば、非構造化データの処理や、データのスキーマの一貫性を保つための方法が詳しく解説されています。
機械学習モデルの運用・管理に関する課題をMLOpsの視点で解決します。モデルのデプロイメント、継続的トレーニング、リアルタイムモニタリングなどのトピックが実例を交えて説明されています。また、コンテナ技術やCI/CDパイプラインを活用した運用プロセスの効率化や、モデルの再現性を高めるためのツール選定についても解説されています。
実践 AWSデータサイエンス ―エンドツーエンドのMLOpsパイプライン実装
実践 AWSデータサイエンス ―エンドツーエンドのMLOpsパイプライン実装はAWS（Amazon Web Services）のサービスを活用して、データサイエンスとMLOpsのエンドツーエンドのパイプラインを構築するための実践的な手法を解説しています。AWSの強力なツール群を使ったデータ処理、モデル開発、デプロイ、運用の一連の流れを学ぶことができ、特に現場での実践に役立つ具体的な技術やベストプラクティスが盛り込まれています。AWSを利用したデータサイエンスプロジェクトを効率的に進めたいエンジニアやデータサイエンティストに最適です。
AWSの基本的なサービスの概要からスタートし、データサイエンスやMLOpsに特化したサービスの使い方を順を追って解説しています。AWSの初心者にも配慮しながら、進むにつれて高度な実装技術を学べる構成になっています。
MLOpsで機械学習をスケールアップ！ 成果を持続可能にする最適解
MLOpsで機械学習をスケールアップ！ 成果を持続可能にする最適解はMLOps（Machine Learning Operations）の導入と実践を通じて、機械学習の成果をスケールアップし、長期的に維持するためのベストプラクティスを解説しています。MLOpsの概念やツールの選定、ワークフローの設計から、モデルのデプロイや運用、継続的な改善に至るまで、エンドツーエンドでカバーしており、実務に直結した内容が特徴です。特に、効率化と持続可能性に焦点を当てており、データサイエンティストやエンジニア、プロジェクトリーダーにとって有益な一冊です。
本書の冒頭ではMLOpsの基本概念やその重要性について解説されています。機械学習プロジェクトが抱える典型的な課題（例: モデルの再現性、運用の非効率、データドリフト）を挙げ、MLOpsがこれらの問題をどのように解決するかを事例を交えて説明しています。このセクションは、MLOpsの導入を検討している初心者にも分かりやすい構成です。
機械学習の基盤となるデータの収集、クレンジング、バージョン管理の方法が詳しく解説されています。DVCやKubeFlowなどのツールを用いてデータのトラッキングとパイプラインを構築する実践的なアプローチが紹介されています。また、データの変更がモデル性能に与える影響を分析する方法も具体的に示されています。
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MLOpsについて動画で学ぶ
MLOps（本番運用）に向けた機械学習のPython実装 ～線形回帰～
MLOps（本番運用）に向けた機械学習のPython実装 ～線形回帰～は機械学習の基本アルゴリズムである線形回帰を題材に、Pythonを使用したMLOps（Machine Learning Operations）プロセスの基礎を学べる内容です。モデル開発から本番運用を意識した実装方法、デプロイ、そして運用後の管理までをカバーしており、初心者から中級者まで幅広い層に適した講座です。MLOpsの全体像を実践的に学びたいデータサイエンティストやエンジニアにおすすめです。
【実戦で学ぶ基盤構築】ローカル端末で作り理解するエンジニアのための機械学習基盤の作成とMLOps
【実戦で学ぶ基盤構築】ローカル端末で作り理解するエンジニアのための機械学習基盤の作成とMLOpsは機械学習プロジェクトにおける基盤構築をローカル環境で学び、MLOpsの概念と実践を理解することを目的としています。モデルの開発からデプロイメント、運用・モニタリングまでのプロセスを網羅し、基盤構築の基礎をしっかりと学べる内容です。特に、ローカル環境を活用して学習するアプローチにより、ツールやフレームワークの動作を深く理解できる構成となっています。
MLOpsのおすすめのUdemy講座もまとめています。
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