Peacock: スキルを向上させて ML の課題に挑む

※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Peacock は、特にメディアやエンターテイメント分野での ML 技術の採用において、世界的な動向や変化を強く意識しています。数年以内に、ほとんどのソフトウェア アプリケーションに ML の要素が含まれるようになり、モデルの微調整が必要になることから、ML トレーニング インフラストラクチャに対する需要が高まると見込んでいます。

私は Peacock の分析ツール担当ディレクターとして、ツールやプロセスにスケーラビリティを組み込むことを主な目的とするエンジニア チームを率いており、変化し続ける ML エンジニアリングの分野に対応しながら、より優れたユーザー エクスペリエンスを生み出しています。たとえば、よりパーソナライズされたおすすめのコンテンツを提供できるように、ユーザーの視聴の好みや関心について詳しく学習するなど、ML を幅広いタスクに使用しています。

しかし、ML エンジニアリングは独特な分野です。応用 ML とソフトウェア エンジニアリングという 2 つの大きく異なるバックグラウンドを持つ人々が、一致点を見いだし、協力し、互いに学び合うことが必要です。両者とも、それまで経験したことのない課題に直面し、繰り返し未知の世界に踏み出し、真のイノベーションを推進しています。

人生における継続的な教育は力を与えてくれる有益なものですが、私たちの業界で競争力を維持するにあたっては、これは不可欠なものです。ツールやプロセスの構築、スケール、反復処理を行う際、当社では Google Cloud のトレーニング、リソース、教育を活用しています。ここでは、Peacock がデータ サイエンス組織を拡大するためのスキルアップの取り組みに、どのように投資しているかについてご紹介します。

Google Cloud Advanced Solutions Lab を使用してトレーニングを加速

比較的新しく複雑な分野である ML エンジニアリングは、まだパターンや基準が確立されていないため、業界の変化に対応するためには継続的なトレーニングが必須です。私たちは、Google Cloud と数年間緊密に連携して、BigQuery などのソリューションに基づくデータ分析を開発してきたため、データ サイエンティストやエンジニアへの継続的な教育の提供には当然ながら Google Cloud を選択しました。

当社のエンジニアとデータ サイエンティストには、Professional Cloud Architect や Professional Data Engineer などの、Google Cloud 認定資格を取得することを奨励しています。また、Google Cloud は、データ エンジニアと ML エンジニア向けのロールベースの学習プログラムなど、データ サイエンスや ML ツールを理解、実装、スケールするためのオンデマンド トレーニングを提供しています。さらに、ゲーム性のある Google Cloud トレーニングの Cloud Hero を使用して、インタラクティブな学習環境でハンズオンラボを使ってスキルを習得することもできます。

最も効果が大きかったのは、Google Cloud Advanced Solutions Lab の高度な MLOps ワークショップでしょう。参加者は、複数の組織にわたる 6、7 チームから、エンジニアとデータ サイエンティストがほぼ半数ずつでした。同じワークショップに参加することで、部門横断的なチーム間でベースラインを確立し、共通の語彙を作り上げ、直面している問題に対する理解を共有できました。

この没入型の MLOps ディープダイブは、参加者のバックグラウンドに関係なく、誰にとっても役立つ内容となっています。最初の週はコンテナ、Kubernetes、CI / CD、ML パイプラインに集中しました。つまり、これらのトピックは、優れたエンジニアにとっては復習になるものですが、一部のデータ サイエンティストにとっては馴染みのないものでした。2 週目には、モデルの構築、TensorFlow と TFX コンポーネントの基礎に移りました。この時点で、データ サイエンティストは自分たちの領域に踏み込んだように感じ、一部のエンジニアは初めてそれを経験しました。Advanced Solutions Lab は、それまで連携することがなかったチーム同士が融合する場となり、全員が共に学び、成長することができました。

「Peacock の ML エンジニアリング チームは、堅牢なトレーニング プログラムの作成と実施において素晴らしい成果を上げており、私たちがパートナーとして選ばれたことを誇りに思います。チームメンバーは成長志向のマインドセットを徹底的に取り入れるとともに、技術的能力を身につけ、成長していくための戦略的な機会を常に追求しています。私たちもその一翼を担えることを嬉しく思います。」— Google Cloud、通信業界カスタマー エクスペリエンス責任者 Heather Remek

明日を築くための今日の教育

私たちは急速に変化する新しい業界で事業を行っていますが、ツールやプロセス、コンピューティング リソースが、より優れた ML モデルの作成を妨げないようにする必要があります。データ サイエンティストと ML エンジニアは、適切なツール、手法、マインドセットがあれば、この分野で活躍し、進歩するために必要なスキルを身につけることができます。

ML の進化とともに、私たちはこれからも最新情報を入手し、現実世界の問題に関して実践し、スキルアップのプログラムに投資していきます。ML への取り組みにおける Google Cloud チームとの協力により、データ サイエンス チームがエンドツーエンドの ML ソリューションを構築し、本稼働させ、スケールする中で、その知識と能力を高めることができました。私たちの組織は、今日の教育によって明日に備え、よりデータドリブンな意思決定を行えるようになります。

詳しくは、Google Cloud Advanced Solutions Lab をご覧ください。また、データ サイエンティストと ML エンジニア向けのオンデマンドのロールベース トレーニングもご確認ください。