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AI & 機械学習

Vertex AI とは: デベロッパー アドボケイトが詳しく解説

2021年6月10日
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Google Cloud Japan Team

※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

大量のデータを利用できるようになり、多くの組織が機械学習を活用して有益な予測の生成やアプリの改善に役立てています。しかし、大半のチームではメンバーの機械学習に関する専門知識のレベルがまちまちで、初心者からエキスパートまでさまざまです。AI イノベーションを加速するには、初心者ユーザーの専門知識を深め、エキスパートにフレキシブル環境を提供できるプラットフォームが必要です。そこで Vertex AI の出番になります。

先週お知らせした Vertex AI は、Google Cloud の既存の ML サービスを 1 つの環境に統合し、ML プロジェクトのライフサイクルを効率的に構築して管理します。さまざまなレベルの機械学習に関する専門知識にあわせて、異なるモデルタイプにわたる機械学習ワークフローのあらゆる段階向けのツールを提供します。

この動画では、Vertex AI がデータ管理から予測に至るまで、ML ワークフロー全体にどう役立つかを紹介しています。

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気に入っていただけた方は、今後公開予定の AI Simplified のエピソードもお見逃しなく。さまざまなデータセットの管理やエンドツーエンドの機械学習ワークフローの構築をはじめ、Vertex AI についてさらに深く掘り下げて紹介します。

-Google デベロッパー アドボケイト Priyanka Vergadia

-デベロッパー アドボケイト Sara Robinson

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