カスタム機械学習モデルのトレーニング
Cloud AutoML は、機械学習の専門知識をあまり持たないデベロッパーでも、Google の最先端転移学習や Neural Architecture Search テクノロジーを活用し、高品質なモデルをトレーニングできる機械学習プロダクト スイートです。
最初にリリースされたプロダクトは AutoML Vision です。これは、シンプルで、安全かつ柔軟性のある ML サービスであり、独自のユースケースに合わせてカスタム ビジョンモデルをトレーニングできます。まもなく Cloud AutoML では、その他の主な AI 分野すべてに向けた別のサービスをリリースする予定です。
カスタム ビジョンモデルを簡単にトレーニング
Cloud AutoML を使用すると、機械学習に関する最小限のスキルで、トレーニング データを使用して独自のカスタム ビジョンモデルを作成できます。最初にわずか数十枚の写真サンプルを処理するだけで、残りは Cloud AutoML が処理します。
最先端のパフォーマンス
Cloud AutoML を使用して、Google 独自の画像認識技術を活用してください。AutoML テクノロジーは、一般的な公開データセット（CIFAR および ImageNet）上で最先端のパフォーマンスを実現しました。これに関するリサーチを入手できます。
簡単な設定ですばやくスタート
Cloud AutoML にはシンプルなグラフィカル ユーザー インターフェース（GUI）が備わっており、これを使用して、独自のデータに基づき、モデルをトレーニング、評価、改善、デプロイすることができます。わずか数分間で独自のカスタム機械学習モデルを作成できます。
高品質なトレーニング データの生成
Google のヒューマン ラベリング サービスを使用して、画像ラベルにアノテーションを付けたり、整理したりすることで、モデルが高品質なデータでトレーニングされるようにすることができます。
Cloud AutoML の機能
最小限の労力と機械学習の専門知識で、高品質のカスタム機械学習モデルをトレーニング
- ヒューマン ラベリングとの統合
- 画像はあるが、まだラベルを付けていないお客様に対して、お客様固有の指示を確認し、それに従って画像を分類する社内ヒューマン ラベリング チームを提供します。お客様は、Google が自社プロダクトで得られるレベルと同じ品質とスループットでデータをトレーニングします。その間、お客様のデータが公開されることはありません。ヒューマン ラベリングが行われたデータをシームレスに使用して、カスタムモデルをトレーニングできます。
- Google の AutoML と転移学習がサポート
- Google の最先端 AutoML および転移学習テクノロジーを活用して、高品質モデルを生成します。
- 完全統合
- Cloud AutoML はその中核部分で他の Google Cloud サービスと完全に統合されているため、Google Cloud サービスライン全体にわたり、一貫した方法でアクセスできます。トレーニング データは Google Cloud Storage に保存されます。トレーニング対象のモデルに関する予測を生成するには、カスタムモデル用のパラメータを追加して既存の Vision API を単に使用するか、Cloud ML Engine のオンライン予測サービスを使用します。
「Cloud AutoML のテクノロジーは、Disney のキャラクター、商品カテゴリ、色で当社商品にアノテーションを付けるビジョンモデルの作成に役立っています。これらのアノテーションは当社の検索エンジンに統合され、shopDisney でより関連性の高い検索結果を得られ、検出をすばやく行い、商品の推奨を確認できるため、ゲスト エクスペリエンスに対する影響が高められています。」
— Mike White 氏、Disney Consumer Products and Interactive Media 社 CTO 兼上級副社長「Urban Outfitters は、お客様のショッピング エクスペリエンスを高めるための新しい方法を探し続けています。包括的な商品属性セットを作成して維持することは、関連する商品の推奨事項、正確な検索結果、便利な商品フィルタをお客様に提供するために不可欠ですが、商品属性を手動で作成することは難しく、時間を要します。これに対処するために、当社のチームは商品のわずかな差異を認識することで商品属性処理を自動化する Cloud AutoML を評価しています。Cloud AutoML は、お客様がより良い発見、推奨、検索を得られるようにするという点で非常に有望です。」
— Alan Rosenwinkel 博士、URBN 社データ サイエンティスト「ZSL は、動物とその生息地の世界的保護を行う国際保護慈善団体です。この使命を果たすための重要な要件は、野生生物の個体数を追跡してその分布をより詳細に把握し、それらの種に人間が及ぼす影響をより深く理解することです。これを実現するために、ZSL は動物が通過するとその熱や動きによって起動する一連のカメラトラップを配備し、動物の写真を撮影しました。これらの装置によって取得された数万枚もの画像は、手動で分析され、ゾウ、ライオン、キリンなど、関連する種でアノテーションを付けますが、これは非常に手間がかかり、費用もかかるプロセスです。ZSL の専任 Conservation Technology Unit は Google の CloudML チームと緊密に連携して、この素晴らしい技術の開発の形成を支援してきました。これは、ZSL がこれらの画像のタグ付けを自動化するために使用することを目差している技術です。これにより、費用が削減され、より広範囲にわたる配備が実現し、世界中の野生生物を効果的に保護する方法をより深く理解することができます。」
— Sophie Maxwell 氏、ZSL、Conservation Technology リーダー