このクイックスタートでは、AutoML Tables ウェブ アプリケーションを使用して以下の手順を行うプロセスを順に紹介していきます。
- データセットを作成します。
- CSV ファイルからデータセットにテーブルデータをインポートします。
- インポートしたデータのスキーマの列を確認します。
- インポートしたデータからモデルをトレーニングします。
- モデルを使用して予測を行います。
プロセスがすべて完了するまでに 2～3 時間かかります。その時間のほとんどは見た目に変化のない状態が続くため、ブラウザ ウィンドウを閉じ、後でタスクに戻ってもかまいません。
始める前に
プロジェクトの作成と AutoML Tables の有効化
- Google Cloud アカウントにログインします。Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。
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Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。
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Cloud AutoML and Storage API を有効にします。
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Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。
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Cloud AutoML and Storage API を有効にします。
サンプルデータ
このクイックスタートでは、オープンソースの Bank marketing のデータセットを使用します。このデータセットは、クリエイティブ・コモンズ CCO: Public Domain のライセンスを通じて利用できます。列名はわかりやすいように改定しています。
データセットの作成とモデルのトレーニング
Google Cloud Console の [AutoML テーブル] ページにアクセスして、データセットの作成とモデルのトレーニングのプロセスを開始します。
[データセット] を選択し、[新しいデータセット] を選択します。
データセット名に「
Quickstart_Dataset」と入力し、[データセットを作成] をクリックします。[データのインポート] ページで、[Cloud Storage から CSV ファイルを選択] を選択します。
[ロケーション] は [
Global] に設定したままにします。バケットに「
cloud-ml-tables-data/bank-marketing.csv」と入力します。[インポート] をクリックします。
データセットのインポートが完了するまで数分かかります。
データセットのインポートが完了したら、[ターゲット列] で [
Deposit] を選択します。ターゲット列は、予測用にモデルをトレーニングする値を識別します。
このウィンドウには、インポートされたデータに関する情報が表示されます。各行をクリックすると、特定の特徴の分布と相関に関する詳細を表示できます。
[モデル トレーニング] をクリックします。[モデル名] に「
Quickstart_Model」と入力し、[トレーニングの予算] に「1」と入力します。
[モデル トレーニング] をクリックしてトレーニング プロセスを開始します。
モデルのトレーニングが完了するまで約 2 時間かかります。モデルのトレーニングが正常に完了すると、[モデル] タブにモデルの主な指標が表示されます。
モデルの評価指標の詳細ビューで、[評価] タブを選択します。
このモデルでは、
1は悪い結果（この銀行に預金が行われないこと）を表し、2は良い結果（この銀行に預金が行われること）を表します。ラベルを選択すると、そのラベルに対する具体的な評価指標を表示できます。[スコアのしきい値] を調整すると、しきい値を変えることで指標がどのように変化するかを確認できます。
下方にスクロールして、混同行列と特徴量の重要度のグラフを表示することもできます。
[テストと使用] タブを選択し、[オンライン予測] を選択します。
[モデルのデプロイ] をクリックしてモデルをデプロイします。
オンライン予測をリクエストするには、まずモデルをデプロイする必要があります。モデルのデプロイが完了するまで数分かかります。
モデルがデプロイされると、AutoML Tables に、モデルのテストに利用できるサンプルデータが入力されます。
[特徴量の重要度を生成] チェックボックスをオンにします。
[予測] をクリックしてオンライン予測をリクエストします。
AutoML Tables では、入力値に基づいて各結果の確率が決定され、[予測結果] セクションに予測の信頼値が表示されます。
上記の例では、モデルは 99.8% の確度で 1 の結果を予測しています。
予測リクエストをバッチ形式で送信することもできます。詳細
クリーンアップ
不要になったカスタムモデルやデータセットは削除できます。
不要な Google Cloud Platform 料金が発生しないようにするには、Google Cloud コンソールを使用して、不要なプロジェクトを削除します。
モデルのデプロイ解除
モデルがデプロイされている間は料金がかかります。
- [モデル] を選択し、デプロイ解除するモデルをクリックします。
- [テストと使用] タブを選択し、[オンライン予測] をクリックします。
- [デプロイメントを削除] をクリックします。
モデルの削除
モデルを削除するには、[モデル] を選択します。削除するモデルの [その他の操作] メニューをクリックし、[モデルを削除] を選択します。
データセットの削除
データセットを削除するには、[データセット] を選択します。削除するモデルの [その他の操作] メニューをクリックし、[データセットの削除] を選択します。
次のステップ
- AutoML Tables の特徴と機能について学ぶ。
- Colab ノートブックを使用してさらに別のサンプルを実行する。
- 初心者向けガイドを読む
- 独自の AutoML Tables のデプロイメント用のトレーニング データの準備を開始する。
- 予測結果の解釈について学習する。
- ローカル特徴量の重要度について学習する。