機械学習を使ったアプリケーションは、機械学習モデルを再現できなくなったり、バージョン管理ができていないと、技術的負債になる可能性があります。こうした課題に対して、本発表では、BrandSafe はてなを事例として、教師あり機械学習を利用したアプリケーションの開発時に行った取り組みについて紹介します。

教師あり機械学習を利用したアプリケーション開発・管理のケーススタディ

機械学習を使ったアプリケーションは、コードを読むだけでは挙動がわからないため、データやモデルの管理が不十分だと、開発した当人しかモデルを再現できず、いずれ技術的負債となります。機械学習システムを技術的負債にしないためには、過去行った取り組みをきちんと再現できるようにしておく必要があります。はてなでは、これまではてなブックマークの記事カテゴリ判定などの様々な場面で機械学習を活用した機能を開発してきましたが、中には、モデルの再現や改善ができずに技術的負債となってしまった機能も存在します。 こうした課題があるなか、教師あり機械学習を使ったアプリケーションであり、Perlで書かれていたBrandSafe はてなを、scikit-learn, flaskなどを使いpythonでリプレースしました。BrandSafe はてなを事例として、機械学習システムを技術的負債にしないために、機械学習を使ったアプリケーション開発時に考慮した機械学習の再現性や、データやモデルのバージョン管理についての取り組みを紹介します。