機械学習プラットフォーム(Vertex AI)
Google Cloudが提供する機械学習プラットフォーム「VertexAI」は、機械学習モデルの開発から運用までを一貫してサポートする強力なツールです。ここでは、VertexAIの魅力とそのメリット・デメリットを紹介します。
統合されたユーザーインターフェースとAPI
Vertex AIは、Google Cloud上の様々な機械学習サービスを一元的に集約し、統合されたユーザーインターフェースやAPIを提供します。これにより、データの準備、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング、評価、デプロイまでを一貫して行うことができ、機械学習プロジェクトを効率的に進められます。
ノーコードでのモデル開発
Vertex AIは、ノーコードで簡単に機械学習モデルを開発できる機能を提供しています。例えば、画像識別モデルの開発では、専門的なプログラミング知識がなくても、GUIを使って簡単にモデルを構築することができます。これにより、機械学習の敷居が大幅に下がります。
AutoML機能
Vertex AIのAutoML機能を利用すれば、データセットをアップロードするだけで、自動的に最適なモデルを構築してくれます。機械学習の専門知識がなくても、高精度なモデルを作成できるのは大きな魅力です。AutoMLを活用することで、機械学習プロジェクトの立ち上げを加速できるでしょう。
実験管理と可視化ツール
Vertex AIExperimentsとVertex AITensorBoardを使えば、モデルのトレーニング過程を詳細に追跡し、結果を可視化することができます。パラメータの最適化に役立ち、より良いモデルを効率的に開発できます。
メリット
機械学習ワークフローを一元管理でき、生産性が向上する
ノーコードツールやAutoML機能で、専門知識なしに機械学習を始められる
実験管理ツールにより、最適なモデル開発が可能
Google Cloudの他のサービスとシームレスに連携できる
デメリット
機能が豊富なため、習得に時間がかかる
カスタマイズの自由度はSaaSならではの制限がある
生成AIを試してみよう
Vertex AI studio を開く
[マルチモーダル ホーム] をクリックします
サンプル プロンプトを開く（下図赤矢印から）
プロンプトをゼロから作成するのではなく、サンプル プロンプトで始めます。これは、一般的なタスクを解決するために設計された作成済みのプロンプトです
[サンプル プロンプト] までスクロールします
赤矢印で強調されている下のプロンプトのサンプルはすぐ使用できます。[送信] をクリックしてモデルのレスポンスを生成します。
オレンジ枠を選択すると、プロンプトがない状態になります。
CHAT-GPT等の生成AIと同様にテキスト、画像、動画、音声、ドキュメント データを入力して、テキストを出力します。
まとめ
Google Cloudの機械学習プラットフォーム「Vertex AI」は、統合されたユーザーインターフェースとAPIを提供し、機械学習モデルの開発から運用までを一貫してサポートします。ノーコードでのモデル開発やAutoML機能により、専門知識がなくても高精度なモデルを構築できる点が魅力です。また、実験管理と可視化ツールを活用することで、効率的なモデル開発が可能です。
Google Cloudの機械学習プラットフォーム「Vertex AI」は、統合されたユーザーインターフェースとAPIを提供し、機械学習モデルの開発から運用までを一貫してサポートします。ノーコードでのモデル開発やAutoML機能により、専門知識がなくても高精度なモデルを構築できる点が魅力です。また、実験管理と可視化ツールを活用することで、効率的なモデル開発が可能です。