CloudLabs for EDU:事前構築済みラボによるMachine Learningトレーニングの先駆け

LinkedInの「Jobs on the Rise」レポートによると、AIとMachine Learningは雇用成長を牽引する最も重要なスキルです。報告によれば、過去4年間で求人数は75%増加しました。驚くべきことに、この傾向が鈍化する兆しは見られません。専門家は、2030年までにMachine Learning関連の求人機会が200%急増すると予測しています。これにより、ML分野の専門知識を身につけた人材(教育者およびIT分野の学生)への需要が急増しています。その結果、教育機関はMLとAIに関するカリキュラムの拡充を計画しています。何よりも重要なのは、クラウドへの移行に全力を注いでおり、リソースの共有と知識の獲得を通じて、学生と教育者が同じ認識を共有できるようにしていることです。

Machine Learningとは何か? 簡単な概要

AIの人気あるサブセットであるMachine Learningは、経験から学習できるインテリジェントなマシンを作ることに他なりません。これにより、明示的なプログラミングの必要性がなくなります。これは、データの解析と分析に基づく高度な分析モデル作成技術です。パターンを探し続け、多くの場合、最小限の人的介入で情報に基づいた意思決定を続けます。

教育機関がクラウドベースのMachine Learningカリキュラムの開始に強い関心を寄せる理由とは?

Machine Learningのカリキュラムをクラウドに移行することで、教育機関は数多くの魅力的なメリットを活用できます。

• 教育機関はMachine Learningコースの機能を試しながら、需要の増加に応じて容易に規模を拡大できるようになります。
• クラウドへの移行により、教育者と学習者はつながりを保ちながら、それぞれの都合の良い時間に学習を継続することが容易になります。
• クラウド上では、教育機関は学生に対してAWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platformといった複数の事前構成済み環境を活用させることができ、学生がAIやMachine Learningに関する深い知識を持つ必要はありません。

Machine Learningカリキュラムをクラウドに移行する前に考慮すべきこと

以下は、教育機関がMachine Learningカリキュラムをクラウドに移行する前に考慮すべき重要なポイントの簡単なまとめです。

• リソース割り当てにおける柔軟性の向上:MLトレーニングでは、さまざまなハイパーパラメータ、構成、アルゴリズムを試すことが求められます。クラウドベースのコースであれば、学生は好みのオペレーティングシステム(Linux/Mac/Windows)から仮想マシン/ラボに容易にアクセスし、展開できるはずです。この柔軟性により、モデル空間のより深い探索とパフォーマンスの向上が可能になります。
• 事前構成済みのハンズオンラボ環境の提供: クラウドプロバイダーは、MLコース向けに特化した事前構築済みラボへのアクセスを提供する必要があります。ラボは自習形式で、簡単にセットアップでき、詳細なラボガイドが備わっている必要があります。
• 完全なプライバシー: クラウドリソースを活用することで、教育機関はエンタープライズグレードのセキュリティ(Microsoft SSPA、SOC2 Type 2、ペネトレーションテスト、GDPR、CCPA)の恩恵を受けられ、社内での専門知識やインフラの必要性がなくなります。MLの課題やトレーニングには、個人を特定できる情報が関わることが多くあります。クラウドサービスプロバイダーは、完全な機密性を確保するため、アクセス制御、データ暗号化、コンプライアンス認証を含む厳格なセキュリティ対策を講じる必要があります。

CloudLabs for EDUの体験

CloudLabs for EDUがどのようにMachine Learningトレーニングに革命をもたらし、教育機関がクラウドへの移行とMLコースの提供継続を実現できるようにしているかを理解するために、引き続きお読みください。

• 事前構成済みラボの充実したカタログ – 教育機関は、Microsoft認定コース、Azure Advanced Bootcamps、Check Point、Cyber Security、SEED、そしてAIおよびMachine Learningコースに適した、事前構成済みラボの充実したカタログから選ぶことができます。
• ハードウェア/ソフトウェア依存関係ゼロ – ラボは簡単に展開できます! 参加者は追加のソフトウェアやハードウェアへの依存から解放されます。必要なのは、ブラウザと安定したインターネット接続を備えたPCへのアクセスだけです。
• Shadow VM – インストラクター/教育者は参加者のラボにすぐに接続でき、迅速なソリューションの提供、進捗状況の確認、的を絞ったフィードバックの提供が可能です。
• ラボ検証 – この機能が追加されたことで、学生の進捗状況の監視やラボ完了状況の追跡が容易になります。
• さまざまなユースケースに対応 – この展開が容易なラボは、Programming & Cyber Security、Data Science、Machine Learning、AI、DevOps & System Administration、Hackathons、Secure Researchなど、複数のユースケースに適しています。
• マルチプラットフォーム対応 - ハンズオンラボは、AWS、GCP、Azure、Jupyter、M365、MS Teams、Power Platform、VS Codeの各環境に対応しています。
• 高度な管理者コントロール – 管理者は、完全自動化によりラボの稼働時間をスケジュールし、消費量を追跡し、ラボクレジットを監視できます。ラボは一定期間(管理者が時間を定義可能)アイドル状態が続くと自動的にシャットダウンされます。これにより、リソースとコストを節約できます。
• 24時間365日のサポート – 専任のプロフェッショナルチームが24時間365日対応しており、参加者がラボの操作時に直面する技術的な問題に対して迅速な解決策を提供します。

CloudLabsが事前構成済みAI-900ラボによってWayne Community CollegeのMachine LearningとAIにおける効果的な学習体験の実現を支援

Wayne Community Collegeは、CSC 215 - Machine Learningプログラム向けに、自習形式の事前構成済みハンズオンラボソリューションを見つけることができました。同校とその学生は、ユーザーごとに17モジュールを含む事前構築済みのAI-900ラボを導入しました。また、ラボには実践テストと詳細なガイドが完備されていました。

以下は、同校が提示した要件の完全なリストです。

• 学生をラボの作業を通して導く、包括的な指導教材。
• Wayne Community Collegeは、教員がコース教材の開発やリソース管理だけに追われるのではなく、優先度の高い業務に十分な時間を割けるよう支援したいと考えていました。また、リソース不足への対応も課題でした。

世界はデータで溢れており、machine learning(ML)は時とともに、データの真の力を引き出し、それを知識へと変換するために不可欠なスキルへと進化しています。しかし、人々がこの変換を継続するためには、ML分野のトレーニングを受けることが不可欠であり、クラウド上でMLトレーニングコースを開始する教育機関は、それを容易にしているに過ぎません。このプロセスを支援するため、CloudLabsはカスタマイズも可能な事前構成済みの自習形式ラボを開発しました。

Wayne Community Collegeは、すでに私たちのクラウド成功事例の一つとなっています! 次はあなたの番です。

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