AI と機械学習

GCP入門

Nabeel Imam

Content Developer at DataCamp

AI と ML の世界

人工知能（AI）

• 人間の思考過程を模倣するよう設計
  • 学習・問題解決・意思決定

機械学習（ML）

• AI の主要分野
• データから学習し意思決定・予測を実施
• 明示的なプログラミングは不要

ML におけるデータ品質

• ML アルゴリズムはデータを取り込み学習
  • 「ゴミを入れれば、ゴミが出る」
• 高品質なデータ:
  • クリーン
  • 網羅的
  • 関連性が高い
  • 最新

GCP の AI/ML ソリューション

• 低レイテンシ・高スループットのデプロイ基盤
• 多様な AI/ML サービス群

GCP の事前学習モデル

Vision AI

• 画像にラベル付け
• 物体を検出
• 手書き文書を読み取り

Video AI

• 場所を認識
• 動画メタデータを抽出

GCP の事前学習モデル

Natural Language AI

• テキストから洞察を抽出
  • 長文投稿のトピックを特定
  • レビューの感情を判定
  • そのほか多数

開発・保守なしで企業に AI を導入

BigQuery での ML

• SQL で BigQuery ML を学習
• 分析から AI/ML への移行がシームレス

Vertex AI

• 統合型 AI/ML プラットフォーム
• 構築・学習・デプロイを一元化

Vertex AI

AutoML

• ノーコードの ML ソリューション
• ユーザーのデータで学習
• 表形式・画像・テキストなどに対応

カスタム学習

$$ $$ $$ $$

• 高い制御性と柔軟性
• 微調整とカスタマイズが可能

ビジネスにおける AI

小売の解約予測モデル

• BigQuery ML で構築
• Vertex AI にデプロイ

ビジネスにおける AI

AutoML による仮診断

• 画像で学習（AutoML）
• 画像を「疾患」「正常」にラベル付け

ビジネスにおける AI

銘柄レコメンド

• Vertex AI のカスタム学習で推薦モデル
• 多様なデータ源で学習
• 顧客ごとに微調整

練習してみましょう！

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