機械学習環境「Vertex AI」の機能を解説 #devio2022 #googlecloud

Summary

この動画では、Google Cloudの機械学習サービスであるVertexAIの概要と機能について詳しく説明されています。データセットの準備、モデルの学習、デプロイまでの一連の流れが解説されており、簡単な画像やテーブルデータから始めて、徐々にビデオデータや自然言語処理など高度な機能も紹介されています。また、機械学習モデルの実験環境の構築や特徴量の抽出、ベクトル化の処理なども触れられ、VertexAIを使った機械学習システム構築の全体像が分かりやすく説明されています。

Takeaways

• 🌐 Google Cloud の Vertex AI サービスは、機械学習ワークフローの様々な側面をカバーしている包括的なプラットフォームである。
• 📂 データセットの準備、前処理、ラベリングなどのデータ管理機能が用意されている。
• 📊 AutoML を使えば、コーディングなしで簡単に機械学習モデルを作成できる。
• 🧪 Vertex AI Experiments を使って、ハイパーパラメータチューニングなど、モデルの実験を管理できる。
• 📐 Cloud Dataproc や Dataprep などのツールで、データの前処理やフィーチャエンジニアリングができる。
• 🧮 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなどの人気ライブラリを使ってカスタムモデルを構築できる。
• 🖥️ Vertex AI Workbench で開発環境をセットアップし、ノートブックを実行できる。
• ⚙️ Vertex AI Pipelines を使えば、End-to-Endの機械学習ワークフローを自動化できる。
• 📡 Cloud Endpoints を使ってモデルをデプロイし、リアルタイムの推論リクエストに対応できる。
• 📈 モデルのモニタリングとメンテナンス機能で、モデルの信頼性と品質を維持できる。

Q & A

この転載は垂直 AIサービスについて説明しているものですか?

はい、この転載ではGoogle Cloud Vertex AIサービスの概要と機能について詳しく説明しています。

Vertex AIの主な機能は何ですか?

主な機能は、データセットの準備、モデルの学習とデプロイ、機械学習パイプラインの作成、特徴量エンジニアリングなどです。

データセットの準備はどのように行われますか?

画像、テキスト、ビデオなどのデータをクラウドストレージにアップロードし、ラベル付けしてデータセットとして登録できます。

モデルの学習はどのように行われますか?

準備したデータセットを使って、自動でモデルの学習を行うことができます。学習済みモデルは後でデプロイできます。

機械学習パイプラインとは何ですか?

データの前処理、モデルの学習、評価などの一連の流れをパイプラインとして定義し、自動化できる機能です。

特徴量エンジニアリングが可能な理由は?

ベクトル化エンジンを使って、様々なデータをベクトル表現に変換できるためです。

自前の機械学習モデルを使うことはできますか?

はい、自分で作成した機械学習モデルをデプロイして利用することができます。

Vertex AIの利点は何ですか?

機械学習のフルサイクルをクラウド上で一元的に行えるため、開発が効率化できる点が大きな利点です。

Vertex AIで実験管理ができるのはなぜですか?

実験トラッカーという機能があり、実験の設定や結果を一元的に管理できるためです。

対象者はVertex AIをどのように活用すればよいでしょうか?

まずはシンプルな使い方から試し、徐々に高度な機能を活用していくことが推奨されています。