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【2025年版】deeplakeによるAI開発に特化したデータ管理と学習の効率化【python, deeplake】

効率的なAIデータ管理の基礎と活用

Created byRinga hyj

Last updated 1/2025

Japanese

What you'll learn

deeplakeを使用してAI開発用のデータセットを効率的に構造化し、バージョン管理できるようになる
大規模データセットを効率的にロードし、トレーニングパイプラインを最適化できるようになる
deeplakeのデータセットテンプレート機能を使用して、チーム内で再利用可能なデータ構造を設計・実装できるようになる
deeplakeのAPI機能を活用して、既存のML/DLフレームワーク（PyTorch、TensorFlow等）と統合されたトレーニングワークフローを構築できるようになる

Course content

2 sections • 21 lectures • 57m total length

python環境、minicondaのインストール3:23

本セクションで使用するコード0:18
はじめに1:19
deeplakeのインストール0:30
プロジェクトの作成1:26
テンソルの作成1:27
データの追加、変更、削除、上書きの操作3:45
データのコミット、チェックアウト、with構文4:51
データのブランチ、チェックアウト3:34
activeloopへの登録1:33
activeloop hubからのデータダウンロード2:53
datasetの作成と同期確認1:53
ingest系関数によるデータセット読み込み2:34
train,val,testの分割とビューの保存1:38
deeplakeとpytorchの連携2:24
処理の並列化と連結4:57
公開データセットの利用1:17
cvatアノテーションとデータセットの読み込み1:36
AWSのS3をデータ保存先とする方法9:11
activeloop hubのデフォルトストレージをS3に変更する5:34
最後に1:06

Requirements

Pythonプログラミングの基礎知識
機械学習の基本的な概念の理解
PyTorchまたはTensorFlowのいずれかの基礎的な使用経験
データセットの取り扱いに関する基本的な理解

Description

大規模なAIプロジェクトでは、データの管理と前処理に多くの時間が費やされます。本コースでは、効率的なデータパイプラインの構築方法から、チームでの再利用可能なデータ構造の設計まで、現場で即座に活用できるスキルを習得できます。
本コースはwindows機を使用します。

特に以下の点に重点を置いて解説します

大規模データセットの効率的なロードと管理
バージョン管理とデータの品質管理の自動化
異なる種類のデータ（画像・テキスト・音声）の統合的な扱い方
メモリ使用の最適化とパフォーマンスの向上

Who this course is for:

大規模なAIプロジェクトでデータパイプラインの効率化に課題を感じている方
データの前処理や管理に多くの時間を費やしており、効率化を目指している方
チームでのデータ共有や再現性の確保に苦心している実務者
データセットの管理と更新に多大な時間を費やしている
異なるモダリティ（画像、テキスト、音声等）のデータを統合的に管理したい