【えむえるぱいぷらいん】
MLパイプライン とは？
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💡 機械学習の「ベルトコンベア」で品質と効率を両立
前処理・学習・評価などの機械学習工程を、入力・出力と依存関係で結んだワークフロー。目的に応じてデータ取得やデプロイも含め、自動実行や追跡を行う。
📌 このページのポイント
ひよこ MLパイプラインって何のために作るの？
ひよこ 具体的にはどんなステップがあるの？
ペンギン先生 ひよこ パイプラインがあれば前の結果を完全に再現できる？
ペンギン先生 ひよこ ツールによって役割は違うの？
ペンギン先生 Kubeflow PipelinesはMLワークフローの実行や成果物の追跡に使うよ。scikit-learnのPipelineは前処理などの変換と推定器をつなぐ仕組み。後者を使うだけで、収集から本番配備まで全部が管理されるわけではないんだ。
ひよこ 前処理で気をつけることは？
ペンギン先生 評価用データの情報を、学習する前処理へ混ぜないことだよ。たとえば正規化に使う値を訓練データから求め、評価データには同じ変換を適用する。scikit-learnのPipelineは、交差検証でこうした情報漏れを避ける助けになるよ。
📖 おまけ：英語の意味
「ML Pipeline」 ＝ 機械学習のパイプライン
💬 MLはMachine Learning（機械学習）の略。Pipelineは工程をつないでデータや成果物を渡す流れを表す言葉だよ。