サンプリングとリサンプリング、Vertex AIによる画像モデルトレーニング、Bigtable パフォーマンスのトラブルシューティングについて説明

今回も、Professional Cloud Data Engineer認定取得するために、私が勉強した内容をアウトプットしていきます。

今回は、サンプリングとリサンプリング、Vertex AIによる画像モデルトレーニング、Bigtable パフォーマンスのトラブルシューティングについて説明します！

ぜひ、最後までご覧いただけると嬉しいです！

サンプリングとリサンプリング
Vertex AIによる画像モデルトレーニング
Bigtable パフォーマンスのトラブルシューティング
まとめ

サンプリングとリサンプリング

機械学習や統計の世界では、「どうやって限られたデータから役立つ情報を引き出し、正確な予測をするか」がとても大切なテーマです。でも、実際のデータは少なかったり偏っていたりすることが多く、そのままではうまくいかないこともあります。そこで重要になるのが、「サンプリング」と「リサンプリング」というデータの扱い方です。

これらの手法を使うことで、モデルが未知のデータにも対応できる力（汎化性能）を見きわめたり、特定のデータにだけ頼りすぎる過学習を防いだりすることができます。初めての方でもわかりやすく、これらの基本を紹介していきます。

サンプリング

サンプリング（標本抽出）とは、分析対象となる全体の集団（母集団）から、その一部分である標本（サンプル）を選び出すプロセスです。現実世界の多くのケースでは、母集団全体のデータを調査することはコストや時間の制約から不可能です。そのため、適切に抽出された標本を用いて母集団の特性を推測します。

なぜサンプリングが重要か？

効率性：全データを扱うよりも計算コストや分析時間を大幅に削減できます。
実現可能性：物理的に全数調査が不可能な場合に唯一の手段となります。

代表的なサンプリング手法の例

単純ランダムサンプリング：母集団の各要素が等しい確率で選ばれるように無作為抽出します。
層化サンプリング：母集団をいくつかの部分集団（層）に分け、各層からランダムにサンプリングします。母集団の構成比を標本に反映させたい場合に有効です。
クラスターサンプリング：母集団をいくつかのグループ（クラスター）に分け、いくつかのクラスターをランダムに選び、選ばれたクラスター内の全要素を調査します。

統計的学習の文脈では、手元にあるデータセット全体を「母集団」とみなし、そこから訓練データやテストデータを「サンプリング」する（分割する）という形で利用されます。

リサンプリング

リサンプリングは、手元にある限られた訓練データセットから、復元抽出（一度抽出したデータを元に戻して再度抽出対象とすること）などを用いて、多数の異なる標本を擬似的に生成し、それらを利用して統計モデルの精度を評価したり、統計量の信頼性を推定したりする手法の総称です。

なぜリサンプリングが重要か？

モデルの性能評価の信頼性向上：限られたデータでモデルを訓練し評価する場合、データの分割方法によって評価結果が大きく変わることがあります。リサンプリングは複数回の評価を行い、より安定した性能推定を可能にします。
過学習の検出と抑制：モデルが訓練データに過剰に適合していないかを確認するのに役立ちます。
統計量の推定：ブートストラップ法などを用いることで、平均値、中央値、回帰係数などの統計量の信頼区間や標準誤差を、複雑な数学的仮定なしに推定できます。

代表的なリサンプリング手法

交差検証（Cross-validation）: データを訓練用と検証用に分割し、訓練用データでモデルを学習し、検証用データでモデルの性能を評価する手法です。これをデータの分割方法を変えながら複数回繰り返します。
- k-分割交差検証 (k-fold Cross-validation)：データをk個のサブセットに分割し、そのうちの1つを検証用、残りを訓練用としてk回の学習と評価を行います。得られたk回の評価結果の平均をとることで、より汎化性能の高い評価が得られます。
- ホールドアウト法：最も単純な方法で、データを訓練用とテスト用に一度だけ分割します。データ量が多い場合に手軽ですが、分割の仕方によって評価が不安定になることがあります。
- Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)：データセットのサンプル数がNの場合、1つのサンプルを検証用、残りのN-1個を訓練用とし、これをN回繰り返します。計算コストが高いですが、バイアスの少ない評価が期待できます。主に、モデルの汎化性能の評価や、モデルのハイパーパラメータ（学習率や正則化の強さなど、学習前に人間が設定するパラメータ）の調整に用いられます。
ブートストラップ法 (Bootstrap)：元の訓練データセットから、同じサイズの標本を復元抽出し（つまり、同じデータが複数回選ばれることを許す）、これを多数回（例えば1000回）繰り返して多数の「ブートストラップ標本」を作成します。それぞれのブートストラップ標本に対して統計量（例：平均値、モデルの予測誤差など）を計算し、その分布を見ることで、元の統計量の信頼区間を推定したり、モデルの安定性を評価したりします。ブートストラップ法は、特にサンプルサイズが小さい場合や、統計量の理論的な分布が不明な場合に強力なツールとなります。

サンプリングとリサンプリングの利点と注意点

利点

モデルの過学習の抑制と汎化能力の向上：未知のデータに対する予測精度を高めます。
信頼性の高い性能評価：モデルの性能をより客観的に評価できます。
データの有効活用：特にデータが少ない場合に、手元の情報を最大限に活用できます。
統計的推論の補助：複雑な仮定なしに統計量の信頼性を評価できます。

注意点

サンプリングバイアス：標本の抽出方法が偏っていると、母集団の特性を正しく反映できず、誤った結論を導く可能性があります。
元のデータセットへの依存：リサンプリング手法の結果は、結局のところ最初に得られたデータセットの質や代表性に大きく依存します。元のデータが偏っていれば、リサンプリングによってその偏りが増幅されることもあります。
計算コスト：特に大規模なデータセットや複雑なモデルでリサンプリングを行う場合、計算時間がかかることがあります。
適切な手法の選択：問題の性質やデータの特性に応じて、適切なサンプリング手法やリサンプリング手法を選択する必要があります。

サンプリングとリサンプリングのまとめ

サンプリングとリサンプリングは、統計的学習や機械学習プロジェクトにおいて、モデルの信頼性と精度を確保するための非常に重要なステップです。これらの手法を適切に理解し活用することで、データからより多くの洞察を引き出し、より堅牢なモデルを構築することが可能になります。

Vertex AIによる画像モデルトレーニング

Google CloudのVertex AIは、機械学習モデルの開発からデプロイ、管理までを一元的に行える統合プラットフォームです。特に画像認識技術の需要が高まる中、Vertex AIは画像データの特性に合わせた効率的なモデルトレーニング機能を提供しています。本記事では、Vertex AIにおける画像モデルトレーニングの概要、トレーニング方法の選択肢、データ準備のポイント、そして利用可能なツールについて解説します。

Vertex AIにおける画像モデルトレーニングの概要

Vertex AIを使用すると、画像データを用いた様々な機械学習タスクに取り組むことができます。主なタスクとしては、画像に写っているものが何かを識別する「画像分類」や、画像内の特定の物体の位置と種類を特定する「オブジェクト検出」などがあります。

基本的なトレーニングのワークフローは以下のようになります。

データの準備：モデルの学習に使用する画像データを収集し、アノテーション（ラベル付け）を行います。
データセットの作成：準備した画像データをVertex AIにアップロードし、データセットを作成します。
モデルのトレーニング：作成したデータセットとトレーニング方法（後述）を選択し、モデルの学習を実行します。
モデルの評価：学習済みモデルの精度や性能を評価します。
予測の取得：評価済みのモデルを使用して、新しい画像データに対する予測結果を取得します。
結果の解釈：予測結果を分析し、改善点などを検討します。

AutoMLとカスタムトレーニング

Vertex AIでは、ユーザーのスキルや要件に応じて、主に2つの画像モデルトレーニング方法が提供されています。

AutoML (Automated Machine Learning)

AutoMLは、コーディングの専門知識が少ないユーザーでも、高品質なカスタムモデルを簡単に構築できるサービスです。画像データの場合、AutoML Visionがこれに該当します。

特徴
- Google CloudコンソールからGUI操作でトレーニングを実行可能。
- モデルアーキテクチャの選択やハイパーパラメータの調整を自動的に最適化。
メリット
- 機械学習の専門知識が少なくても、比較的短時間でモデルを構築できます。
- 迅速なプロトタイピングやPoC（概念実証）に適しています。
適しているケース
- 標準的な画像分類やオブジェクト検出タスク。
- 機械学習の専門家がいない、またはリソースが限られている場合。
- 迅速にモデルを構築し、ビジネス価値を検証したい場合。

カスタムトレーニング

カスタムトレーニングは、ユーザーが独自のPythonトレーニングコードや好みの機械学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど）を使用して、より柔軟にモデルを構築できる方法です。

特徴
- トレーニングコード、モデルアーキテクチャ、ハイパーパラメータなどを完全に制御可能。
- Vertex AIのトレーニングインフラストラクチャ（分散トレーニング、GPU利用など）を活用できる。
メリット
- 高度なカスタマイズが可能で、特定の研究や複雑な要件に対応できます。
- 最新のアルゴリズムや独自の技術を導入しやすい。
適しているケース
- AutoMLでは対応できない高度なカスタマイズが必要なタスク。
- 特定のフレームワークやライブラリを使用したい場合。
- 研究開発目的や、既存の機械学習パイプラインとの連携が必要な場合。

ハイパーパラメータ調整に関しては、AutoMLでは一部自動で行われますが、ユーザーが値を変更することはできません。一方、カスタムトレーニングでは手動で最適化が可能です。

データ準備のポイント

高品質なモデルをトレーニングするためには、質の高いトレーニングデータが不可欠です。

サポートされる画像形式：JPEG、GIF、PNG、BMP、ICOなどがサポートされています（最大ファイルサイズなどの制約あり）。予測時にはWEBPやTIFFもサポートされる場合があります。
データの質
- 多様性：実際に予測を行いたい状況に近い、多様な視点、解像度、背景を持つ画像を用意することが推奨されます。例えば、低解像度のカメラ映像を扱う場合は、トレーニングデータも同様の質の画像を含めるべきです。
- 正確なラベル付け：モデルは人間が割り当てられないラベルを予測することは困難です。明確で一貫性のあるラベル付けが重要です。
データ量：一般的に、ラベルごとに約1,000枚のトレーニング画像が推奨されますが、最小で10枚からでもトレーニングは可能です。データ量が多いほど、モデルの汎化性能が向上する傾向にあります。

利用可能なツール

Vertex AIで画像モデルをトレーニングする際には、以下のようなツールを利用できます。

Google Cloud コンソール：WebベースのGUIを通じて、データセットの管理、モデルのトレーニング、デプロイなどの操作が直感的に行えます。AutoMLの利用に特に便利です。
Vertex AI SDK for Python：PythonコードからVertex AIの各機能をプログラム的に操作するためのライブラリです。データセットの作成、カスタムトレーニングジョブの実行、モデル管理などを自動化できます。
gcloud CLI (Google Cloud CLI)：コマンドラインインターフェースを通じて、Vertex AIのリソースを管理できます。スクリプト化やCI/CDパイプラインへの組み込みに適しています。
Vertex AI TensorBoard：カスタムトレーニング中のメトリクス（損失、精度など）をリアルタイムで可視化し、トレーニングプロセスを詳細に監視、分析するのに役立ちます。

Vertex AIによる画像モデルトレーニングのまとめ

Vertex AIは、AutoMLによる手軽なモデル構築から、カスタムトレーニングによる高度な制御まで、幅広いニーズに対応できる強力な画像モデルトレーニングプラットフォームです。適切なトレーニング方法の選択、質の高いデータ準備、そして便利なツール群の活用により、画像認識技術をビジネスや研究に効果的に導入することが可能になります。

Bigtable パフォーマンスのトラブルシューティング

Bigtable のパフォーマンス問題を効率的に解決するには、Cloud Monitoring を活用してレイテンシやCPU使用率などの主要指標を監視することが重要です。Key Visualizer を併用することで、ホットスポットの特定や行キー設計の課題も可視化できます。本記事では、よくあるパフォーマンス問題の原因と対処法、そして効果的な診断ツールの使い方について解説します。

1. 監視すべき主要な指標 (Cloud Monitoring)

パフォーマンスの問題を特定するには、まず以下の指標をCloud Monitoringで確認することが重要です。

レイテンシ：クライアント側とサーバー側の両方で、読み取りおよび書き込み操作の遅延時間。
CPU使用率：クラスタ全体の平均CPU使用率と、各ノードのCPU使用率。特に「最も負荷の高いノード (hottest node)」のCPU使用率に注意が必要です（通常、読み取り集中型ワークロードでは70%未満、書き込み集中型では30-70%未満が目安）。
ノード数：現在のクラスタのノード数。
スループット：1秒あたりの読み取り/書き込みオペレーション数。
ディスク使用率：ノードあたりのディスク使用量。
ホットスポット関連指標：Key Visualizerツールと連携する指標。

2. 一般的なパフォーマンスの問題と対処法

問題：高いレイテンシ (High Latency)
- 原因の可能性
  - クラスタのCPU負荷が高すぎる：ノード数がワークロードに対して不足している。
  - ホットスポット：アクセスが特定のノードに集中している（不適切な行キー設計など）。
  - ネットワーク遅延：アプリケーションとBigtable間のネットワーク問題。
  - アプリケーション側の問題：クライアントコードのボトルネック、リソース不足、非効率なライブラリ使用。
  - テーブルスキーマの問題：行が大きすぎる、読み取りパターンに合わない設計。
- 対処法
  - Cloud Monitoringで上記の指標を確認し、CPU負荷、ホットスポットの有無を特定する。
  - Key Visualizer を使用してアクセスパターンを視覚化し、ホットスポットがあれば行キー設計を見直す。
  - CPU使用率が高止まりしている場合は、ノード数を増やす（手動または自動スケーリング）。
  - アプリケーション側のコード、リソース、Bigtableクライアントの使い方を確認・最適化する。
  - テーブルスキーマ（特に行キー設計）を見直す。
問題：高いCPU使用率 (High CPU Utilization)
- 原因の可能性
  - ノード数不足：ワークロードに対してクラスタの処理能力が足りない（最も一般的）。
  - ホットスポット：特定のノードに負荷が偏っている。
  - 非効率なワークロード：大量データをスキャンするクエリなど。
- 対処法
  - CPU使用率の指標（全体平均、ノードごと、最も負荷の高いノード）を確認する。
  - Key Visualizer でホットスポットの有無を確認する。
  - 全体的にCPUが高い場合はノード数を増やす。
  - ホットスポットが原因の場合は、行キー設計やアプリケーションのアクセスパターンを見直す。

3. 主要な診断ツール

Cloud Monitoring：パフォーマンス指標を継続的に監視するための基本ツール。
Key Visualizer：テーブルへのアクセスパターンを視覚的に分析し、ホットスポットを特定するための強力なツール。

Bigtable パフォーマンスのトラブルシューティングのまとめ

Bigtable のパフォーマンス問題を解決するには、Cloud Monitoring や Key Visualizer を活用して、レイテンシやCPU使用率などの主要指標を把握することが重要です。特に、ホットスポットやノード不足によるリソースの偏りが問題の原因となることが多く、行キー設計やノード数の調整が有効な対策となります。アプリケーションやスキーマの最適化もあわせて検討しましょう。

まとめ

今回は、下記３点について説明しました。

サンプリングとリサンプリング
Vertex AIによる画像モデルトレーニング
Bigtable パフォーマンスのトラブルシューティング

本記事では、機械学習とクラウド技術に関する3つの重要なトピックを解説しました。サンプリングとリサンプリングは、信頼性の高いモデル構築に不可欠な統計的手法です。Vertex AI は、画像認識モデルの開発を効率化し、さまざまなニーズに対応できる柔軟なプラットフォームです。Bigtable のパフォーマンス最適化には、適切な指標監視とアーキテクチャ設計の見直しが欠かせません。これらの知識を活用することで、データドリブンな開発・運用の質を高めることができます。

これからも、Macのシステムエンジニアとして、日々、習得した知識や経験を発信していきますので、是非、ブックマーク登録してくれると嬉しいです！

それでは、次回のブログで！