機械学習で「メリットが分かりづらい」と思われがちなパイプラインを分かりやすく解説 - Qiita

機械学習とパイプライン エンジニアの皆さんは、「パイプライン」といえば何を思い浮かべるでしょうか？ 恐らく多くの人は、 ①最近ハッキングされたことで話題の、石油輸送管 ②基本情報試験などで頻出の、CPUの並行命令実行の仕組み を思い浮かべるかと思います。 ※画像はWikipediaより 機械学習分野でも、Scikit-LearnやMLOps系のツールにおいて頻出する用語であり、 何となく、「複数の処理を連続で行う仕組み」といったイメージを持たれている方が多いかと思います。 ですが、連続処理なら各処理を順番に実装すれば同様の機能を実現できるため、正直 「メリットがよく分からん！」 と思われている方も多いかと思います。 私もそう思っていましたが、調べてみると、場面によっては必要不可欠と言えるようなメリットがある事が分かったので、 記事にまとめようと思います パイプラインとは？ パイプラインの概

[misshiki]

“機械学習パイプラインは、複数の処理を結合し、あたかも1つの学習器のように学習・推論を行える仕組み”