入門機械学習パイプライン

入門機械学習パイプライン｜オライリー・ジャパン

TFXを軸にデータ検証、前処理、学習、配信をつなぎ、パイプラインとフィードバック、プライバシーを扱う書籍。

TensorFlow Extendedを使い、データ取込・検証・前処理・学習・モデル評価・配信の工程を扱う書籍です。後半にはBeam、Airflow、Kubeflowによる実行管理、フィードバックとデータプライバシーが含まれます。工程間の受け渡しを学ぶ観点で紹介します。

書誌・著者・翻訳：Hannes Hapke、Catherine Nelson　著、中山光樹　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119519/

書誌・発行日と分量：2021-09-24発行 / 392ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119519/

書誌・ISBN：978-4-87311-951-9／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119519/

学習内容・扱うテーマ：パイプライン / TensorFlow / MLOps／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119519/

書誌・原書：Building Machine Learning Pipelines／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119519/

学習内容・構成と学習範囲：TFXのデータ検証・モデル評価・配信と、Beam/Airflow/Kubeflowの実行管理／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119519/

対象：機械学習の手作業を工程へ分け、入力検証やモデルの公開条件を自動化したい開発・運用担当者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。基礎や歴史的な実装を学ぶ資料として扱い、最新の操作手順と区別してください。

出典：オライリー・ジャパン「入門機械学習パイプライン — 書誌・目次」／公開・更新情報：2021-09-24／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119519/

データに問題があるとき、次の学習や公開を止める条件を作りたい

編集部の整理 · 2026-09-15

処理を順番に自動実行するだけでは、不正な入力や品質の悪いモデルも次へ進んでしまいます。本書のデータ検証とモデル検証を扱う章を使い、各工程の入力、成果物、通過条件を整理します。止まったときに調べる資料と再開の担当を同時に決める読み方を提案します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 各工程の成果物と版を対応させる：元データ、変換、モデル、評価結果を、一回の実行へ結び付けます。手動で編集している中間ファイルも含めます。

2. 入力とモデルの通過条件を分ける：欠損や列の変更を検知する条件と、モデルを公開してよい条件を別々に定義します。未知の状態を自動的な成功にしないようにします。

3. 停止後の調査と再開を試す：学習用環境で工程を一つ失敗させ、原因と未完了の範囲を追います。再実行で成果物が混ざらないか、以前の版へ戻せるか確認します。

TFXなどの2021年の構成を扱う教材です。現行版の対応関係と必要な基盤を確認してください。すべての案件で同じ実行基盤が必要とは限らず、全演習を当社が実行した紹介ではありません。