Azure Managed Service Column ＜Azure運用コラム＞機械学習における特徴量データを統合的に管理できる「Azure Machine Learning Managed Feature Store」について解説します！

Azure Machine Learning Managed Feature Storeの概要、構成要素、機能、メリットについて

近年、機械学習の市場が急速に発展し、大量のデータを効率的に活用するためのサービスが注目を集めています。機械学習とは人工知能（ AI ）により、大量の学習データをもとに法則やパターンを見出すシステムです。 AI が大量のデータから適切なパターンを見出すために必要となるのが「特徴量」と呼ばれる変数です。

Microsoft は Azure を基盤とした機械学習のクラウドサービスをいち早くリリースしてきました。そして 2023 年 5 月にプレビューされた Azure Machine Learning Managed Feature Store により、正確で堅牢な 学習モデルの構築を実現できるようになりました。

本記事では、この Azure Machine Learning Managed Feature Store について概要、構成要素、機能、メリットを解説します。

1. Azure Machine Learning Managed Feature Store とは何か

前提となるAzure Machine Learningについて

Azure Machine Learningとは、クラウド上で行う機械学習（ ML ）およびディープラーニング（ DL ）プロジェクトを設計、開発、トレーニング、デプロイするためのサービスです。独自データやサンプルデータから簡単に機械学習モデルを構築できます。

アルゴリズムも提供されることから、専門家でなくても機械学習サービスを活用することができ、クラウドベースの柔軟性とスケーラビリティを活用して、機械学習モデルの開発からデプロイメントまでの幅広いプロセスを提供してくれるサービスです。

Machine Learningにおける「特徴量」とは

Azure Machine Learning のサービスに「 Managed Feature Store 」の機能が追加され「特徴量」と呼ばれる変数を管理できるようになりました。

特徴量とは、機械学習モデルがデータのパターンや関係性を理解し、予測や分類を行うための情報源として活用される重要な要素です。特徴量として利用される例を紹介します。

数量的データ

特徴量は数値で表現されることが一般的です。例えば、商品の価格、体重、気温などの数量的な情報が特徴量として使用されるケースです。

テキストデータ

自然言語処理のコンテキストでは、特徴量としてテキストデータを含むことがあります。テキスト特徴量は、文章、文書、コメント、レビューなどのテキスト情報から抽出され使用されるケースです。

時系列データ

日付、時間、季節、過去のデータポイントなど時間に関連した情報を含む情報が特徴量として使用されるケースです。

このようにどのデータを特徴量とするかは、機械学習モデルの性能に大きく影響するため、「特徴量」は機械学習において大変重要な要素です。

Managed Feature Storeの概要

Azure Machine Learning Managed Feature Storeは、Azure Machine Learningの一部として提供されるサービスです。機械学習モデルの構築および運用において特徴量（ Feature ）データの管理と収集、保存、バージョン管理、共有、デプロイメントなどを簡素化し、機械学習プロジェクトを効率化するプラットフォームです。

特徴量データセットの仕様を指定すると、システム側で特徴の定義とオプションの変換ロジック、特徴の提供、保護、監視が提供されます。また API 機能もあり、サービス API を使用すると、利用者が特徴を検索し、トレーニングや推論用のデータを生成することができます。

図版出典：Microsoft公式サイト

Managed Feature Storeが求められる背景

現代のビジネス環境では、大量のデータが生成され、蓄積されています。 IoT 、 SNS 、 Web ログ、取引データ、ストリーミングなど様々です。これらのデータは、ビジネスの意思決定や予測モデルのトレーニングに活用されています。

さらに機械学習とディープラーニング技術の発展により、データから価値ある洞察を得る能力が向上し、企業間の競争も激しくなっています。またデータモデルが複雑になるにつれて、それらをトレーニングおよびデプロイするためのデータの管理、ライフサイクルの管理がより困難になりました。

Azure Machine Learning Managed Feature Store は、これらの時代背景に対応して、機械学習プロジェクトを効率的に管理し、信頼性の高い特徴量として提供するためのプラットフォームとして開発されました。

Azure Machine Learning Managed Feature Store は 2023 年 5 月にプレビューされましたが、将来的なビジョンとして、機械学習の専門家が個別に特徴を開発および運用できるようにすることであり、特徴量の仕様を指定するだけで、特徴の提供、保護、監視をシステムで処理し、基になる特徴量のエンジニアリングパイプラインの設定と管理の負担軽減を目的としています。

2. Azure Machine Learning Managed Feature Storeの構成要素

Managed Feature Storeは主に5つの要素で構成されています。

図版出典：FEAST

Serving

機械学習のモデルが使用する特徴量を提供する機能です。学習・推論の両方で一貫した形で提供されます。

Storage

Serving レイヤからの呼び出しに応じるために特徴量を保持しています。オンラインとオフラインのストレージに分けられ、状況に応じて使い分けられます。

Transformation

機械学習では、新しいデータを特徴量として定期的に処理して新しい特徴量を作成し続けることが求められます。これらの値を生成するために、データの変換を管理・調整し、必要に応じて外部のシステムから生成された値を取り込む機能を提供します。

Monitoring

機械学習のシステムで何かしらの問題が発生した際、データに問題あるケースがあります。提供している特徴量に関して妥当性や品質について計算し、モニタリングする機能を提供します。

Registory

ユーザーと特徴量のやり取りを行う中心的なインターフェースとして機能を提供し、特徴量の定義とメタデータを一元管理します。

3. Azure Machine Learning Managed Feature Storeの主な機能とメリット

Managed Feature Store は、特徴量データの管理と活用に関するさまざまな機能を提供します。その主要な機能とメリットについて解説します。

特徴量データの収集と保存

さまざまなデータソースから特徴量データを収集し、統合的な一元管理が可能です。これにより、データの一元化と整合性を確保できます。

バージョン管理

特徴量データのバージョン管理をサポートします。トレーニング済みモデルに対して特定のバージョンの特徴量を選択できるため、再現性高く、モデルの比較やアップデートが容易になります。

セキュリティとアクセス制御

データセキュリティを強化し、アクセス制御を提供します。特徴量データへのアクセスはロールベースで管理され、データの機密性を保つことができます。

再利用性

過去のプロジェクトやモデルで使用された特徴量を簡単に再利用できます。これにより、データの再処理や変換の手間を省くことができます。

Azure環境上での統合管理

Azure Machine Learning との深い統合を提供し、モデルトレーニングやデプロイメントプロセスを自動化できます。クラウドベースのサービスとして提供され、Azureサービスとも統合が容易です。

監視と分析

特徴量データの変更を監視し、異常を検出するためのアラート機能や、特徴量データを視覚化し、分析するためのツールを提供し、データの品質と信頼性を保つのに活用できます。

このようにManaged Feature Store を活用することで、作業の冗長化を回避し、一貫性のある予測、特徴エンジニアリングの要件に俊敏な対処、特徴エンジニアリングパイプラインが運用化など、統合的な管理により運用負荷を軽減することができます。

4.まとめ

本記事では、 Azure Machine Learning Managed Feature Store の概要、求められる時代背景、構成要素、主要な機能、メリット、について解説しました。

Azure Machine Learning Managed Feature Store は、特徴量データの収集、保存、バージョン管理、セキュリティ、再利用性、データの変換、監視など、機械学習プロジェクトにおける特徴量データのライフサイクル全体を簡素化することができます。

またデータを信頼性の高い特徴量として提供し、データの品質向上、セキュリティ確保、再利用性の向上を実現することができることから、今後、積極的な活用が期待されるサービスです。

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