古典的機械学習とは？
競争力を高めるため、今日の企業の多くは、人工知能 (AI) のサブセットである古典的機械学習 (ML) を組織全体に導入しています。古典的 ML はモデルまたはアルゴリズムを使用して、膨大な量のデータセットを分析してパターンを特定し、人間の介入なしに予測を行います。組織は、ML により特定されたパターンと傾向を利用して、より賢く迅速に意思決定を行い、ビジネスの効率の改善、セキュリティーの強化、顧客行動に合わせた新しいデータ駆動型の製品やサービスの創出を実現できます。一般的な ML モデルには、線形回帰、ロジスティック回帰、サポート・ベクター・マシン、最近傍の類似性検索、決定木などがあります。
古典的 ML モデルは、多くの場合、ディープラーニングのニューラル・ネットワークよりも計算負荷が低くなっています。学習したデータの質に大きく左右され、説明可能な AI と見なされます。説明可能な AI は、アルゴリズムがどのようにして特定の結果に至ったのか、追跡可能なインサイトを組織、意思決定者、データ・サイエンティストにもたらします。アルゴリズムがどう機能するかに透明性を確保することで、ユーザーは潜在的なバイアスを特定し、変数が結果にどのように寄与するかを理解できます。説明可能な AI は、金融サービスや政府機関など、規制の厳しい業界で求められることが多くなっています。また、AI の説明可能な利用は、インテル社内の多領域にわたる Responsible AI Advisory Council を導く、6 つの原則の 1 つでもあります。責任ある AI に向けたインテルの取り組みは、こちらをご覧ください。
ML の利用を始めたばかりでも、より意欲的かつ高度なプロジェクトに着手している場合でも、現在 ML に使用しているインテルのハードウェアの最適化を考えている場合でも、インテルはお客様の成功をお手伝いします。
古典的機械学習のユースケース
古典的 ML モデルは、金融サービス、医療・ライフサイエンス、小売、研究、製造などの業界における、さまざまな実環境のアプリケーションで使用されています。例えば、金融機関では不正なクレジットカードの取引を迅速かつ正確に識別、予測するために、ML モデルを構築、トレーニング、導入することで、不正行為による年間損失金額を削減し、センシティブな顧客情報の保護を強化することができます。その他の人気がある ML のユースケースには、カスタマイズされたマーケティング、製造におけるビジュアルによる品質管理、パーソナライズされた医薬品、小売店の需要予測などがあります。
インテルのテクノロジーで古典的機械学習の課題を解決
古典的 ML を採用している企業には、多くの利点があります。よりスマートで迅速な意思決定。オペレーションの改善。より効率的かつ効果的なビジネスプロセス。新たな市場機会。しかし、このような古典的 ML の利点の実現は、組織や AI チームのメンバーにとって、困難で時間のかかる作業になる可能性があります。
ML のイニシアチブをシンプルにするため、ここで、ML パイプラインの構築と実行の際に、お客様から寄せられた最も一般的な 3 つの課題を検証しましょう。また、取り組みをシンプルにし、成功を加速させるインテルのハードウェアおよびソフトウェア・ソリューションに関する推奨事項も紹介します。いくつかは貴組織で既に所有および使用しているかもしれません。さらに、現在直面している障害の克服に役立つ具体的な手順についても説明します。
課題 1: データの前処理は非効率的で時間がかかり、困難な作業になる可能性がある
データの前処理 (古典的機械学習につながる探索的かつ分析的な手順) は、高品質のデータを基にモデルが構築されていることを保証するため、AI ライフサイクルにおける最も重要な部分の 1 つです。しかしながら、前処理は、AI の作業において、最もイライラさせられ、時間がかかり、困難な手順の 1 つであると一般に考えられています。また、機械学習の需要が急速に高まるのに伴い、データ・サイエンティストのワークロードも増加します。
だからこそ、データサイエンスと AI パイプラインの合理化・加速化の機会を模索することが、これまで以上に重要になってきています。ハードウェアとソフトウェア・ソリューションを適切に組み合わせることで、データの取り込み、探索、前処理でデータサイエンスの効率を大幅に向上させることが可能になります。
ソリューション: 最適化されたフレームワーク、ライブラリー、ツールキットでデータ・サイエンティストの生産性を高める
インテルのプロセッサーで機械学習の最適化を活用することで、AI パイプラインの開発を簡素化および加速化できます。インテルが提供する最適化されたデータ・サイエンス・リソースには、データからインサイトへの迅速な移行に役立つものがあります。
- インテル® AI Quick Start Guide: このキュレーション済みのガイドをダウンロードすると、インテルが最適化したすべての AI ライブラリーと機械学習のフレームワークに、迅速かつ便利にアクセスできます。
- 最適化されたフレームワーク: インテルは、人気の高い 2 つの機械学習フレームワーク scikit-learn と XGBoost を最適化し、インテルのハードウェア上でのパフォーマンスを 10 倍から 100 倍向上させました。このようなパフォーマンスの向上により、データ・サイエンティスト、AI 開発者、研究者は、新しい API や低レベルの基礎ライブラリーの学習をすることなく、より生産的な作業を行うことができます。
- ライブラリーとツール: 機械学習ソリューションの迅速な開発、トレーニング、導入を可能にする包括的なインテルのツールとライブラリーのポートフォリオをご覧ください。すべてのツールは、パフォーマンスと生産性について最適化されており、インテルの標準ベースの統一された oneAPI プログラミング・モデルに基づいて構築されています。
データ・サイエンティスト、AI 開発者、研究者は、インテル® AI アナリティクス・ツールキット (AI キット) をダウンロードすることで、インテルによる最適化に対する容易な一元的アクセスが可能になります。このツールキットは、前処理から機械学習までのパフォーマンスを最大化するように設計されています。
ソリューション: コンピューティング負荷の高いワークフローでパフォーマンスを向上させる
将来のデータ・サイエンス・ワークステーション向けに、高性能でワークロードに適合したインテルのプロセッサーを選択することで、データを迅速に操作、探索、最適化できます。インテルのプロセッサーは、メモリー内で中規模から大規模のデータセットを実行できるため、最も時間のかかる ML タスクを数時間短縮することができます。
インテル製プロセッサーを搭載したデータ・サイエンス・ワークステーションに、利用可能な CPU の選択肢をご覧ください。
- インテル® Core™ プロセッサー・ファミリー: 負荷の高いデータサイエンスのタスクに適した、より多くのコア、より多くのキャッシュ、そして AI アクセラレーションによる、ワンランク上のパフォーマンス。
- インテル® Xeon® W プロセッサー・ファミリー: データの前処理およびデータサイエンスのワークロードにふさわしい高性能なコンピューティングと信頼性。マルチダイ・アーキテクチャーでコア数が増加しており、製品の可視化、シミュレーション、科学計算などのワークステーションのタスクで、高スレッド・コンピューティングを高速化します。
- インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー・ファミリー: データサイエンスのワークフローを使いこなす高パフォーマンスを実現するために設計されています。インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー・ファミリーは、最も急速に成長しているワークロード全体のパフォーマンスを高めるよう設計された、統合されたインテル® Accelerator Engines を採用しています。例えば、インテル® AI Engines にはインテル® アドバンスト・ベクトル・エクステンション 512 (インテル® AVX-512) が組み込まれ、データの前処理などのエンドツーエンドの AI ワークフローにおける古典的機械学習やその他のワークロードを高速化します。
課題 2: 複数のハードウェア・アーキテクチャーへの AI 導入は、コストが高く複雑である
AI の運用、構築、導入のコストは、あっという間に膨れ上がります。結局のところ、高精度で応答性に優れた機械学習ソリューションを構築するには、開発、トレーニング、導入、メンテナンスに多大な投資が必要となります。さらに、ソリューションの複雑さ、データセットの規模、業界の規制などその他の変数が、必要となる処理能力を大きく左右します。
ソリューション: すでに所有している CPU の価値を最大限に引き出す
インテルは、プロセッサーとインテグレーテッド・アクセラレーターの幅広いハードウェア・ポートフォリオを提供しているため、外付けの GPU を購入することなく、プロジェクトや予算のニーズに合わせてコスト効率の高いソリューションを簡単に見つけたり、既存の CPU の価値を最大限に引き出したりすることができます。
CPU の処理能力をより活用することで、GPU や GPU アクセラレーションの使用をサポートしない、scikit-learn など、一般的な古典的 ML 向けツールを存分に活用することも可能になります。
お客様が活用できる、費用対効果に優れたインテルのソリューションをいくつか紹介しましょう。
- インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー・ファミリー: 最も要求の厳しい AI ワークロードを処理するように設計されたこの CPU ファミリーは、古典的機械学習に必要な大規模なデータセットに対応するため、より大きなメモリー容量を提供します。最も要求が厳しく、コンピューティング負荷の高いワークロード向けにパフォーマンスと効率性を最大化することを目的に設計された、インテル® Accelerator Engines が統合されているため、専用ハードウェアを追加購入することなく、投資からより多くの価値を引き出すことができます。
- インテル® Data Science Workstations: ローカルに常駐し、大容量のメモリーと、より多くのデバイスに接続するために複数の拡張スロットを備えた 1 台のマシン。このシステムには、データサイエンスのタスクの要求に対応できるよう設計された CPU も搭載され、必要に応じて最適化することで、外付け GPU の購入を回避することができます。
インテル製品搭載のデータサイエンス・ワークステーションは、モバイル、メインストリーム、エキスパートという、3 つのプラットフォームの選択肢で提供されます。インテル® Core™ プロセッサー・ファミリー、インテル® Xeon® W プロセッサー・ファミリー、またはインテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー・ファミリーを搭載でき、パフォーマンスのニーズと予算に合わせて、さまざまな構成と価格帯で提供されます。インテル® Data Science Workstations は、Dell、Z by HP、Lenovo といったインテルのパートナーおよびメーカーから出荷されます。
課題 3: 規制されている業界でコンプライアンスを維持する
規制された業界における ML の導入には、多くの課題があります。厳格なコンプライアンス規制、データのプライバシーに関する懸念、データの正確性と完全性を保証する必要性、AI の説明可能性、セキュリティー要件などが、ヘルスケア、金融、パブリックセクターなどの業界で特定の ML 手法を使用することを困難にしています。
ソリューション: 強力なワークステーションと強化されたセキュリティー機能により、データをオンサイトに保持して保護する
金融サービス、ヘルスケア、パブリックセクターは、高度に規制されている一方で、常に進化を続けています。こうした力学が、コンプライアンスを確保しながら、革新的な機械学習ソリューションを迅速に開発することを困難にしています。
インテルは、これらの業界で長年の経験を有し、正確な要件を念頭に入れて次のようなソリューションを構築しています。
- インテル® Data Science Workstations: ファイアウォールの内側でデータを確実に保護しながら、オンサイト・コンピューティングでローカルデータの取り込み、探索、前処理を実行します。ワークステーションをオンプレミスで使用する場合、ワークロードに対応した CPU を搭載した、最大 8TB のメモリーのデュアルソケット・システムを構成できるため、モデルの選択でデューデリジェンスを実施する一方で、データ転送やダウンサンプリングを必要とせずに、大規模なデータセットを実行することができます。所属する業界の規制を満たすことに加え、データをオンプレミスで保持することで、クラウド内のデータの移動に伴う追加コストを回避することもできます。
- ハードウェア・ベースのセキュリティー機能: インテルの CPU には、機密データと AI モデルを保護し、規制に準拠するためのセキュリティー対策が備わっています。
インテルの基盤となるセキュリティー機能では、アイデンティティーと整合性に重点を置いています。インテル® ブート・ガード、インテル® トータル・メモリー・エンクリプション (インテル® TME)、インテル® プラットフォーム・ファームウェア・レジリエンス (インテル® PFR)、その他のシリコンレベルで組み込まれたセキュリティー・テクノロジーにより、プラットフォームが正しく起動し、期待通りに動作することを保証します。
ワークロードとデータのセキュリティーを強化するために、インテル® ソフトウェア・ガード・エクステンションズ (インテル® SGX) などの強化されたセキュリティー・テクノロジーをレイヤーとして搭載し、標的型攻撃から仮想マシンとオペレーティング・システムを保護します。
最後に、インテルの CPU には、新たなソフトウェア攻撃に対する保護も含まれています。これらのセキュリティー対策のレイヤーにより、政府のデータとプライバシー規制を常に遵守することが可能になっています。
完全なインテル® AI ポートフォリオ
古典的機械学習からコンピューター・ビジョン、生成 AI に至るまで、すべての AI イニシアチブが必要とする強力なエンドツーエンドのアーキテクチャーを構築する、インテルの AI テクノロジー、最適化されたリソース、パートナー・ソリューションの全ポートフォリオをご覧ください。
すでに所有しているプラットフォームで、ML の取り組みを推進するサポートを提供
インテルは、差し迫ったビジネスの課題を解決する機械学習ソリューションの特定に至る過程をシンプルにするお手伝いをします。インテルのテクノロジー・リーダーシップ、専門知識、インテルのプロセッサーにおける ML 最適化への数十年にわたる投資は、CPU と GPU への投資の価値を最大限に引き出しながら、AI への取り組みを加速するのに役立ちます。
インテルは、ソリューション・パートナー、システム・インテグレーター、テクノロジー・ベンダー、AI プロフェッショナルのエコシステムと連携し、お客様が迅速かつ容易にビジネスの関連性を見つけ、予測し、価値あるインサイトを生成できる革新的なソリューションをお届けします。
AI の導入を加速させるには、インテルの担当者にご相談ください。