Machine learning system development

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機械学習システム構築実践ガイド 2022/12/08 shibui yusuke

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自己紹介 shibui yusuke ● いろいろ → Launchable（いまここ） ● MLOpsとかいろいろエンジニア ● もともとクラウド基盤の開発、運用 ● ここ6年くらいMLOpsとバックエンドとインフラとたまにデータ分析とAndroidで仕事 ● Github: @shibuiwilliam ● FB: yusuke.shibui ● 最近の趣味：副業と自宅勤務改善 cat : 0.55 dog: 0.45 human : 0.70 gorilla : 0.30 物体検知 2

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● 2022年11月14日発売！ ● https://www.amazon.co.jp/dp/4798173401/ ● https://github.com/shibuiwilliam/building-ml-system ● 発売中！ ● https://www.amazon.co.jp/dp/4798169447/

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今日話すこと ● 機械学習の実用化の課題 ● 機械学習システム需要予測編 ● 機械学習システム検索編 ● まとめ

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機械学習の実用化の課題

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機械学習の実用化の課題 ● 機械学習チームのソフトウェア開発の理解不足 ● ソフトウェア開発チームの機械学習の理解不足 ● 機械学習を0->1だけで終わらせているプロジェクトを散見 →　機械学習を実用化するワークフロー、システム、チーム

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最近の機械学習界隈の状況 ● 研究から利用、利用から実用へデータ機械学習デプロイ利用課題ユーザシステム解決開発課題を解くためのワークフローワークフローを実現するシステムシステムを開発、運用するチーム

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ユーザに使われる機械学習へ固定化されたデザイン画像処理写真を撮るタイトル入力説明入力投稿する自然言語処理違反検知あるコンテンツ投稿アプリ

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機械学習を使ったプロダクト画像処理写真を撮るタイトル入力説明入力投稿する自然言語処理違反検知登録情報から違反をフィルタリング入力情報から入力補助超解像による画質改善ねこ検索協調フィルタリングやランク学習による並べ替えあるコンテンツ投稿アプリ画像分類と検索

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ワークフロー写真を撮るタイトル入力説明入力投稿する動物画像SNSアプリねこ違反検知違反アノテーション学習ダブルチェック

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機械学習を使うための技術写真を撮るタイトル入力説明入力投稿するねこ動物画像SNSアプリログ DB Storage 監視学習モデル proxy 画像 API 推論 API batch デプロイ認証認可 ID 検索 API Item API 推薦 API BI クラウド・インフラ

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システム写真を撮るタイトル入力説明入力投稿する動物画像SNSアプリねこ違反検知違反ダブルチェック DWH 推論 API 推論 batch BI アノテーションツール学習 Pipe line ML 基盤投稿 API

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動物画像SNSアプリ機械学習を実用化するチーム写真を撮るタイトル入力説明入力投稿するねこ違反検知違反ダブルチェック DWH 推論 API 推論 batch BI アノテーションツール学習 Pipe line ML 基盤データ ML SWE SRE PdM 投稿 API

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機械学習システム需要予測編

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超初期の機械学習プロジェクト ● 機械学習エンジニアは一人 ● 会社初の機械学習プロジェクト ● データ基盤はない ● 飲料品の需要予測を改善し、適切に発注数量を決めるために機械学習を使う

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飲料品の需要予測 ● あなたは全国展開する小売店『AI商店』で働く機械学習エンジニアです。 ● AI商店は全国10店舗（東北、関東、東海、関西各地方）に展開しており、食品、飲料品、日用品等を販売しています。 ● AI商店では商品を毎週発注しています。発注数は各店舗の店長が経験的に予測して発注数を決めていました。 ● 機械学習によってより精度の高い予測を実施し、売れ残りや売り切れを防ぎたいと思います。機械学習エンジニアとして解決策を提示してください。 ● まずは飲料品にターゲットを絞って需要予測を試してみることにします。

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プランニング PoC・初期フェーズ発展・拡大フェーズ飲料品需要予測の実用化オフライン評価分析と開発オンライン評価需要予測システム開発現状調査課題定義 GO/NO GO判断需要予測の自動化開発チーム化、採用オフライン評価分析と開発現状調査課題定義オンライン評価課題の再定義開発・運用スタイルの確立データシステムの確立

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やらないことを決める PoC・初期フェーズ発展・拡大フェーズ飲料品需要予測の実用化オフライン評価分析と開発オンライン評価需要予測システム開発現状調査課題定義 GO/NO GO判断需要予測の自動化開発チーム化、採用オフライン評価分析と開発現状調査課題定義オンライン評価課題の再定義開発・運用スタイルの確立データシステムの確立まずはここで成功させる。こっちは後回しにする。

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需要予測のスケジュール ● 現行のスケジュールは以下のとおりです。 ● AI商店では週毎に各店舗の各商品の売れ行きに応じて発注数を決めています。たとえばA週の発注数は、A-1週までの売れ行きを集計し、A週の月曜日に需要を予測して発注しています。発注した商品が届くのは発注から最短5日後で、商店に並ぶのはA+1週になります。 ● 前日までの売れ行きデータを取得することができます。 14 木 22 金 21 木 20 水 19 火 18 月 23 土 24 日 25 月 26 火 27 水 28 木 29 金 30 土 15 金この週に販売したい前日までの販売数を集計、需要予測、発注 13 水 12 火 11 月 16 土 17 日 9 土 10 日 31 日商品が届く学習データテストデータ

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飲料品の需要予測 14 木 22 金 21 木 20 水 19 火 18 月 23 土 24 日 25 月 26 火 27 水 28 木 29 金 30 土 15 金前日までの販売数を集計、需要予測、発注 13 水 12 火 11 月 16 土 17 日 9 土 10 日 31 日 10:00 11:00 13:00 14:00 15:00 データ集計需要予測予測結果確認予測結果を店舗に展開予測結果を店舗で確認発注バッファ学習データテストデータこの週に販売したい

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売れ残りと売り切れ ● 需要予測は回帰分析で解くことが多いが、 MAEやRMSEのような評価が適切とは限らない。 ● 売れ残りと売り切れは実質的に違う意味を持つ。 ● 売れ残り：発注過多。消費期限に余裕があれば翌週以降も売れる。 ● 売り切れ：発注不足。買いたい人が買えず、機会損失。多少の発注過多は許容するが、不足は回避したい。誤差の範囲内大きく外れているが、発注過多は許容する少ない方に大きく外れており、機会損失のリスクが高い。需要予測の評価

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飲料品の需要予測システムの全体像（現状）銀座店メーカー発注数見る発注販売実績

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飲料品の需要予測システムの全体像（機械学習PoCフェーズ）需要予測PoC 学習推論評価分析と展開メーカー発注評価と分析各店舗の店長実績 CSV 予測 CSV

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いわゆるテックカンパニーチーム構成の遷移 ● チーム構成機械学習導入開始実用化開発自動化完全自動化複数システム機械学習エンジニア一人機械学習エンジニア複数機械学習エンジニア + バックエンドエンジニアプロダクト別チーム頑張れ！一番自由な時期！阿吽の呼吸でわいわい楽しい♪ 軋轢が生まれ始める運用品質 vs Jupyter 各チームの独自運用他チームは知らないスーパーエンジニアレガシー企業は実はこのステージが多い

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飲料品の需要予測システムの全体像（発展フェーズ DX後）需要予測システム DWH 学習学習・モデル管理推論評価分析と展開メーカー発注評価と分析各店舗の店長

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初の機械学習プロジェクトを成功させるために ● 作らないものを決める。完璧な機械学習システムを用意する必要はない。 ● 課題を解決するためのステークホルダーとスケジュールを決める。 ● ビジネスに即して評価する。 ● システムとチームは並行してスケールさせる。

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機械学習システム検索編

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自動化しなければ成り立たないシステム ● 週単位の需要予測はある程度人間の作業が入っていても成り立つシステム。 ● データの変化に追随する必要の機械学習用途の場合、人間の作業が入ると困難になる。 End-to-endで自動化する必要がある。

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機械学習を使ったプロダクト画像処理自然言語処理検索ランク学習による並べ替え画像検索 Query Understanding 動物画像SNSアプリ

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類似画像検索 ● 似ている画像を検索する技術。 ● クエリの画像からディープラーニングで特徴量を抽出し、その特徴量に似た特徴を持つ画像を返す。 DL 特徴量特徴量抽出類似ベクトル検索

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学習と推論のパイプラインバックエンドAPI 類似画像検索プロキシ類似画像検索Tensorflow Serving MobileNet v3 + SCaNN Argo Workflow ワークフローエンジン類似画像検索学習 Tensorflow Serving デプロイ類似画像検索プロキシデプロイ類似画像検索類似画像検索の学習 1. 類似画像検索 4. 類似画像検索 2. 類似画像検索画像ストレージ 3. クエリ画像を取得 1. 検索対象画像を収集 2. モデルを更新 3. リクエスト先の Tensorflow Servingを更新動物画像SNSアプリ

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Argo Workflow ワークフローエンジン学習のパイプライン類似画像検索Tensorflow Serving MobileNet v3 + SCaNN 画像ストレージ 3. デプロイ 0. 投稿類似画像検索学習 DL 特徴量 SCaNN 1. 学習 2. ビルド ● ディープラーニングによる特徴量抽出：画像をベクトル（特徴を持った数値表現）に変換 ● SCaNN：似ているベクトルを検索動物画像SNSアプリ

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類似画像検索Tensorflow Serving MobileNet v3 + SCaNN 推論のパイプラインバックエンドAPI 類似画像検索プロキシ 1. 類似画像検索 4. 類似画像検索 2. 類似画像検索画像ストレージ 3. クエリ画像を取得 DL 特徴量 SCaNN 5. 類似画像動物画像SNSアプリ

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まとめ

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機械学習を実用化する ● 解決すべき課題とやらないことを定義する。 ● そのための解決策（ワークフロー、システム、チーム）を段階的に作る。 ● 試し、評価し、GO/NO GOを判断する。

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● 2022年11月14日発売！ ● https://www.amazon.co.jp/dp/4798173401/ ● https://github.com/shibuiwilliam/building-ml-system ● 発売中！ ● https://www.amazon.co.jp/dp/4798169447/

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MLOpsコミュニティ ● 機械学習の実用化を学ぶコミュニティ ● 12/14（水）にLT大会を開催します！

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MLOps Advent Calendar 2022 バー募集中！まだまだ空いておりますので今年１年得た知見を一緒にQiitaに投稿しましょう！ https://qiita.com/advent-calendar/2022/mlops