機械学習をWebアプリへ組み込む考え方

こんにちは、タクロウ(@takuro_109)です!

PythonでWebアプリを作成するのに必要な技術を下記記事でまとめました。

Python+FlaskでWebアプリをつくる全体像

Pythonを使っているので、Webアプリに機械学習を組み込んでみたいので、参考書を購入し学習しました。

機械学習を業務で実践するための実践的な解説書で、さまざまな例題を、機械学習のライブラリを利用して解き、機械学習のアプリへの適用を学ぶことができましたので、紹介します。

機械学習のWebアプリへの適用

一般的な業務システム(Webアプリ)は図中上部のように、ユーザー・業務プログラム・業務DB・バッチプログラムです。

ユーザーが業務プログラムにアクセスし、業務プログラムが業務DBにアクセスし必要な処理(データの追加/参照/更新/削除)を行い、ユーザーに結果を表示します。それとは別に、バッチプログラムが夜間処理などで、業務DBを更新します。

機械学習を導入した場合は図中橙色の部分の、機械学習プログラム・学習済データ・判定用プログラムが追加されます

夜間処理などで機械学習プログラムが、業務DBのデータを使って機械学習を行い、学習済データ(学習済みモデルと学習に使ったデータ)を生成します。

ユーザーが業務プログラムにアクセスし、業務プログラムが判定用プログラムを呼び出し、判定用プログラムが学習済データを読み込み、業務プログラムを通じて、結果をユーザーに表示します。

さいごに

Webアプリ開発と機械学習を同じ言語でできるので、Pythonが人気の言語になっていると思います。ただ、処理が増えるので、AIが流行りだからといって無理やり機械学習プログラムを使うのではなく、システム負荷に対して効果があるのかを考えることが大事です。

以上、お読みいただきありがとうございました。

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