AutoML システム - 技術文書Wiki

システム概要

本システムは、機械学習モデルの構築プロセスを自動化する包括的なフレームワークです。データの前処理からモ デル選択、ハイパーパラメータ最適化、評価までを統合的に行い、データサイエンティストの作業効率を高め、高 品質なモデルを迅速に構築することを目的としています。

アーキテクチャ: Enhanced版とStandard版の並行運用により、高度な機能と安定性を両立しています。

実装規模: 総計700+ファイル、推定80,000-100,000行以上の大規模システムです。

主要目標

1. 使いやすさ: 機械学習の専門知識が少ないユーザーでも容易に利用できるインターフェース
2. 自動化: データ前処理からモデル評価までの一連のプロセスを自動化
3. 最適化: 各データセットに最適なモデルとパラメータの選択
4. 説明可能性: モデルの決定とシステムの選択の根拠を説明
5. 拡張性: 新しいアルゴリズムやテクニックの追加が容易な構造
6. 堅牢性: Enhanced版/Standard版の自動フォールバック機能

システム構成要素

中核モジュール群

モジュール	機能概要	ファイル数
共通基盤	エラーハンドリング、リソース管理、データプロトコル	20+
前処理	自動適応前処理、ナレッジベース連携	40+
モデル構築	Enhanced/Standard版モデルビルダー	38+
評価	統合評価エンジン、統計テスター	25+
Web UI	インタラクティブダッシュボード	15+

技術仕様

• 対応データ形式: CSV, JSON, Parquet, Database接続
• 機械学習手法: 分類、回帰、クラスタリング、時系列予測
• 最適化手法: ベイズ最適化、遺伝的アルゴリズム、強化学習
• 評価指標: 統計的有意性検定、交差検証、業務指標連携

Wiki ドキュメント構成

セクション	内容
技術仕様書	システムアーキテクチャ詳細、API仕様、データフロー
システムアーキテクチャ	モジュール構成、クラス設計、依存関係
使用方法ガイド	インストール手順、基本操作、実装例
開発・拡張ガイド	プラグイン開発、カスタマイズ方法

実装アプローチ

# システム基本使用例                                                                                   
from automl_pipeline import AutoMLPipeline                                                             
                                                                                                       
# Enhanced版での高度機能利用                                                                           
pipeline = AutoMLPipeline(version='enhanced')                                                          
results = pipeline.execute_full_pipeline(                                                              
    data_path='dataset.csv',                                                                           
    target_column='target',                                                                            
    evaluation_mode='comprehensive'                                                                    
)                                                                                                      

開発実績と技術的特徴

実装期間: 2025年3月〜継続中
開発手法: Claude Desktop・Claude Code を活用した現代的開発アプローチ
技術スタック: Python 3.8+, scikit-learn, pandas, numpy, その他専門ライブラリ群

Claude活用開発の特徴

• 設計フェーズ: Claude Desktopによる包括的システム設計・アーキテクチャ構築
• 実装フェーズ: 大規模コードベース生成と継続的リファクタリング
• 最終調整: Claude Codeによる精密なデバッグ・最適化・統合作業
• ドキュメント: 技術仕様書・API文書の体系的生成

転職活動用技術実証項目

本プロジェクトにより以下の技術領域での実装能力を実証：

• 大規模システム設計: 300+モジュールの統合アーキテクチャ構築
• 機械学習エンジニアリング: AutoML、メタ学習、アンサンブル手法実装
• 現代的開発手法: Claude等の先進的開発ツールの効果的活用
• ソフトウェアアーキテクチャ: モジュラー設計、プラグインシステム
• データエンジニアリング: 大規模データ処理、分散システム対応
• DevOps・運用: パフォーマンス最適化、リソース管理、監視システム