機械学習の実装を加速するために、セキュアな環境構築の5つのポイント

　機械学習モデルの構築には、貴重な資産であるデータセットを利用するため、プロセス全体で安全性を確保する必要がある。これが機械学習プロジェクトに時間がかかる要因の1つだった。より迅速かつ安全に機械学習モデルをデプロイしたいなら、フルマネージドのクラウドサービスが解決策となる。

　多数のサービスを評価するに当たって、セキュリティの基準となるポイントが5つある。1つは、基礎となるインフラとネットワークセキュリティだ。さらに細かく言えば、ネットワークを分離してコンポーネント間のデータトラフィックをプライベートネットワーク領域内に保持する機能、アクセス制御機能、ユーザー環境を分離するテナンシーモデルの3つの有無が重要になる。

　この他、「認証と承認」「データの保護」「監視と可監査性」「コンプライアンス認証」の各領域をチェックすることで、柔軟で安全な機械学習環境を実現可能なサービスが見つかるだろう。本資料では、これらのポイントを詳しく解説するとともに、その基準を備えたクラウドサービスも紹介している。迅速かつ安全な機械学習環境の実現に役立ててほしい。