MLOps with Vertex AI: Model Evaluation - 日本語版 from Coursera

What's inside

Syllabus

Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）へようこそ: モデルの評価

このモジュールでは、コースの目的を説明し、コース構造の概要を示します。

モデル評価の概要

このモジュールでは、モデル評価における課題と Vertex AI によるソリューションの提供について説明します。

生成 AI のモデル評価

このモジュールでは、生成 AI タスクを評価する際の課題と、これらの課題を克服するためのベストプラクティスについて説明します。また、Vertex AI で利用できるさまざまな種類のモデル評価サービスについても説明し、Vertex AI の Automatic Metrics、Automatic side-by-side、Safety Bias 評価サービスを紹介します。

コースのまとめ

このモジュールでは、最も重要なコンセプト、ツール、テクノロジー、プロダクトについて取り上げ、コース全体の概要を説明します。

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Vertex AI プラットフォームを活用し、モデルの選択、最適化、継続的なモニタリングのための堅牢な評価プロセスを実装する方法を学びます

生成 AI モデルによってもたらされる固有の課題に重点を置き、効果的に取り組むための戦略を提供します

モデル評価は、ML システムが本番環境で信頼性が高く、正確で、高性能な結果を確実に提供するための重要な分野です

Google Cloud が提供しており、データに基づいた製品と画期的な研究で知られています

Vertex AI で利用できるさまざまな種類のモデル評価サービスについて説明し、Vertex AI の Automatic Metrics などを紹介します

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in MLOps with Vertex AI: Model Evaluation - 日本語版 with these activities:

機械学習の基礎知識を復習する

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コースの前提知識である機械学習の基礎を復習することで、モデル評価の概念をより深く理解し、コースの学習効果を高めます。

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機械学習の基本的な概念（教師あり学習、教師なし学習、強化学習など）を復習する。
一般的な機械学習アルゴリズム（線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシンなど）の仕組みを理解する。
モデルの評価指標（精度、適合率、再現率、F1スコアなど）の意味と計算方法を理解する。

『パターン認識と機械学習』を読む

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機械学習の理論的な背景を理解することで、モデル評価の概念をより深く理解し、コースの学習効果を高めます。

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第8章「モデルの選択」と第9章「ニューラルネットワーク」を読む。
各章の演習問題を解いて、理解度を確認する。

Vertex AI のドキュメントとチュートリアルを調べる

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Vertex AI のモデル評価機能に関するドキュメントとチュートリアルを調べることで、コースで学ぶ内容を実践的に理解し、スキルを向上させます。

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Vertex AI のドキュメントで、モデル評価に関するセクションを読む。
Vertex AI のチュートリアルで、モデル評価の例を試す。
Vertex AI のモデル評価サービス（Automatic Metrics、Automatic side-by-side、Safety Bias 評価サービスなど）について調べる。

Four other activities

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Vertex AI でモデル評価を実践する

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Vertex AI を使用して、さまざまなモデルの評価を実践することで、コースで学んだ知識を定着させ、実践的なスキルを習得します。

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Vertex AI にモデルをデプロイする。
Vertex AI のモデル評価機能を使用して、モデルのパフォーマンスを評価する。
評価結果に基づいて、モデルを改善する。

モデル評価に関するブログ記事を書く

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モデル評価に関するブログ記事を書くことで、コースで学んだ知識を整理し、理解を深め、他の人と共有することができます。

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モデル評価の重要性について説明する。
さまざまなモデル評価指標について説明する。
Vertex AI を使用したモデル評価の方法について説明する。
読者にとって役立つヒントやベストプラクティスを提供する。

モデル評価パイプラインを構築する

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Vertex AI を使用して、モデル評価パイプラインを構築することで、MLOps の実践的なスキルを習得し、コースで学んだ知識を応用することができます。

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データの前処理、モデルのトレーニング、モデルの評価を行うパイプラインを設計する。
Vertex AI Pipelines を使用して、パイプラインを実装する。
パイプラインを実行し、結果を分析する。
パイプラインを改善し、最適化する。

『Effective MLOps』を読む

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MLOps の全体像を理解することで、モデル評価が MLOps パイプラインの中でどのように機能するかを理解し、コースの学習効果を高めます。

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第5章「モデルのモニタリング」と第6章「モデルの再トレーニング」を読む。
各章のケーススタディを分析し、実践的な教訓を学ぶ。

Career center

Learners who complete MLOps with Vertex AI: Model Evaluation - 日本語版 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

モデル評価専門家

モデル評価専門家は、機械学習モデルのパフォーマンスを評価し、その精度と信頼性を確保することを専門としています。このコースは、モデル評価の専門家にとって理想的であり、評価指標、方法論、およびベストプラクティスの包括的な理解を提供します。モデル評価専門家はこのコースで、さまざまなモデルタイプとタスクでのこれらの評価の適切な使用について学ぶことができます。Vertex AIプラットフォームを活用してモデルの選択、最適化、継続的なモニタリングを実施するためのスキルを習得します。

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機械学習Opsエンジニア

機械学習Opsエンジニアは、機械学習モデルのデプロイと運用に焦点を当てており、このコースのモデル評価に焦点を当てることで、モデルが期待どおりに実行されるようにします。機械学習Opsエンジニアは、Vertex AIプラットフォームでモデルを評価、最適化、監視する方法を習得できます。機械学習Opsエンジニアは、継続的な監視プロセスを実装し、生成AIモデルの固有の課題に対処する方法を理解することで、システムを確実に維持できます。

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機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計、開発、実装、および評価を行います。このコースで提供されるモデル評価に焦点を当てたトレーニングは、信頼性が高く正確なモデルを確保するために不可欠です。機械学習エンジニアは、Vertex AIプラットフォームを活用してモデルの選択、最適化、および継続的なモニタリングを行うための堅牢な評価プロセスを実装するために、このコースで学ぶ必要があります。このコースは、生成AIモデルの評価で特有の課題に対応する戦略を提供することにより、機械学習エンジニアの役割をサポートしています。

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人工知能スペシャリスト

人工知能スペシャリストは、人工知能と機械学習テクノロジーの適用を専門としています。このコースは、モデル評価の重要な側面に関する洞察を提供することで、これらの専門家を支援します。人工知能スペシャリストは、このコースで学んだ知識をVertex AIプラットフォームを通じてモデルのパフォーマンスを評価し、モデルが本番環境で一貫して高水準で実行されるようにするために活用できます。このコースは、生成AIモデル固有の課題に取り組むことで、人工知能のスペシャリストがモデルの選択、最適化、継続的なモニタリングを改善するのに役立ちます。

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機械学習研究者

機械学習研究者は、機械学習モデルとアルゴリズムを開発および研究します。このコースでは、モデル評価の原則と技術について指導します。知識は、研究者が新しいモデルのパフォーマンスを評価し洗練する際に重要です。機械学習研究者は、Vertex AIプラットフォームを活用して、さまざまな評価手法と指標を使用してモデルを評価する方法を学ぶことができます。このコースはまた、生成AIモデルの評価で特有の課題に焦点を当てており、それらの課題に対処するための戦略を提供します。これは研究者の能力を高めます。

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データサイエンティスト

データサイエンティストは、データから洞察と知識を抽出するために、統計的および機械学習の手法を使用します。このコースは、モデルの評価について詳細に学ぶことで、データサイエンティストの役割にとって不可欠です。データサイエンティストは、このコースで、モデルの選択、最適化、継続的な監視のための評価を実装する方法を学ぶことができます。これは、機械学習システムのパフォーマンスを検証するために不可欠です。また、生成AIモデル固有の課題に対応するための戦略を理解することは、データサイエンティストにとって有益です。

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AIソフトウェアエンジニア

AIソフトウェアエンジニアは、人工知能を利用したアプリケーションとシステムを開発します。このコースは、モデル評価に関する重要な知識を学ぶことで、AIソフトウェアエンジニアの役割に直接つながります。AIソフトウェアエンジニアは、Vertex AIプラットフォームを活用して、モデルを評価、最適化、および継続的に監視する方法を習得できます。このコースは、特に生成AIモデル評価における課題に関する知識を提供しており、これらのエンジニアが頑丈でパフォーマンスの高いシステムを開発するのに役立ちます。

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機械学習コンサルタント

機械学習コンサルタントは、機械学習ソリューションと戦略に関する専門的なアドバイスを提供します。このコースは、モデル評価の重要な役割に関する知識を提供しており、コンサルタントに不可欠な専門知識を提供します。機械学習コンサルタントは、クライアントにモデルを実装してパフォーマンスを保証し、Vertex AIプラットフォームを活用して評価プロセスを実装するためのベストプラクティスを学びます。このコースでは、生成AIモデルによって引き起こされる固有の課題を理解することで、クライアントがソリューションを推奨する際に十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

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応用研究者

応用研究者は、理論的知識を実際のアプリケーションに変換することを目指しています。このコースは、モデル評価に関する深い知識を提供します。応用研究者は、さまざまな評価手法を理解し、その知識をVertex AIプラットフォームで活用して、機械学習モデルの信頼性と有効性を検証できます。このコースは、生成AIモデルの評価における課題に対処する方法を強調しており、応用研究者はより堅牢なシステムを開発することができます。

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AI製品マネージャー

AI製品マネージャーは、人工知能を搭載した製品を監督し、市場ニーズに適合し、効果的なソリューションを提供することを保証します。このコースは、モデル評価の重要性を理解し、製品開発の重要な側面であるモデルが信頼性と正確性であるようにするために必要な知識を得ます。AI製品マネージャーは、さまざまなモデル評価指標と方法論を理解することにより、製品のパフォーマンスに関する十分な情報に基づいて意思決定を行うことができます。また、Vertex AIプラットフォームを通じてモデルの評価プロセスを実行する方法を学ぶことで、技術的な議論に参加し、開発チームと効果的に協力するのに役立ちます。

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統計モデラー

統計モデラーは、データを分析し、予測または分類のための統計モデルを構築します。モデル評価の重要性を理解することは、モデルの有効性を保証するために統計モデラーの仕事に不可欠です。このコースでは、さまざまな評価指標と方法論について教えます。統計モデラーは、Vertex AIプラットフォームを使用してモデルを評価する方法を学習することで、モデルのパフォーマンスを検証し、改善できます。また、生成AIモデルの評価において特有の課題を理解することも、この分野では不可欠です。

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機械学習インストラクター

機械学習インストラクターは、機械学習の概念と技術を教えます。このコースでは、モデル評価の実践を理解しており、機械学習インストラクターがそのことを理解するのに役立つ、評価手法とツールに焦点を当てています。インストラクターは、Vertex AIプラットフォームを活用してモデルの評価を実証する方法を学ぶことができます。このコースには、生成AIモデルの評価に関する知識が含まれています。これは、機械学習インストラクターにとって有益な最新の情報であり、コースカリキュラムに組み込むことができます。

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データアナリスト

データアナリストは、データを分析して洞察を導き出し、ビジネス上の意思決定を支援します。機械学習モデルの評価に関する知識は、モデルを活用したデータ分析に不可欠です。データアナリストは、さまざまな評価指標と方法論を理解すると、データ主導の推奨事項をサポートするために、モデルのパフォーマンスを評価できます。Vertex AIプラットフォームを活用してモデル評価を実施する方法を学ぶと、より詳細で信頼性の高い分析を実行できます。このコースを修了すると、生成AIモデルで生じる特有の問題を特定して対処できます。

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定量アナリスト

定量アナリストは、定量的な分析とモデルを使用して、金融または他の領域で意思決定を行います。このコースでは、モデルの評価の重要性に関する洞察を提供することで、定量アナリストの役割をサポートできます。定量アナリストは、Vertex AIプラットフォームを使用することによりモデルを評価する方法を学ぶことができます。これは、モデルが正確で信頼性の高い結果を出力することを保証するために不可欠です。このコースで生成AIモデルの評価を学習することは、定量アナリストの分析におけるこれらのモデルを使用する際に役立ちます。

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技術製品スペシャリスト

技術製品スペシャリストは、技術的な製品を専門とし、モデルの評価の重要性を理解しています。このコースでは、モデル評価の原則と、Vertex AIプラットフォームでのその実装について学ぶことができます。この知識は、モデルを搭載した製品について、効果的に議論するのに役立ちます。技術製品スペシャリストは、さまざまな評価指標と方法論を理解することで、モデルのパフォーマンスに関する質問に答えることができます。このコースで生成AIモデル評価を学習すると、このタイプのモデルを正確に評価するための知識が深まります。

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Reading list

We've selected one books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in MLOps with Vertex AI: Model Evaluation - 日本語版.

Putting Knowledge to Work

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この本は、機械学習の基礎を網羅的に解説しており、モデル評価の背景知識を深めるのに役立ちます。特に、さまざまなモデルの評価指標や手法について詳しく解説されているため、コースの内容をより深く理解することができます。この本は、機械学習の教科書として広く使用されており、業界の専門家にも役立つリファレンスツールです。

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