Google Cloud でのデータ サイエンス
データから分析情報を生成し、価値を引き出す包括的なデータ管理、分析、機械学習の統合スイート。
包括的なデータ サイエンス ツールキット
| ワークロード | データ サイエンス ソリューション | 主要プロダクト |
|---|---|---|
データの検出と取り込み |
価値あるデータソースを検出し、取り込む
さまざまなソースのリアルタイム データまたはバッチデータを取り込み、処理、分析することで、生成された瞬間からデータをより有用で利用しやすいものにします。 |
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データレイクとデータ ウェアハウス |
スピード、処理能力、大規模なガバナンス
多様な高忠実度データをより安全かつ費用効率的に収集、保存、分析できるよう貴社のチームをサポートします。 |
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データの前処理 |
データを高速、大規模、かつ簡単に前処理
サーバーレスのフルマネージド サービスでデータを準備します。一元化されたリポジトリを介して、設計された特徴を管理および共有できます。 |
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データ分析とビジネス インテリジェンス |
データに基づいたビジネス上の意思決定の促進
フルマネージド ツールを使用してダッシュボードを探索、分析、可視化、作成し、ニーズに合わせて分析環境をカスタマイズすることもできます。 |
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機械学習のトレーニングとサービス提供 |
あらゆる専門知識レベルに対応する ML デプロイを加速
Google Research が開発した画期的な ML ツールを使用して構築できます。AutoML などのノーコード環境、BigQuery ML を使用したローコード、Vertex AI と Apache Spark を使用したカスタム トレーニングから選択できます。より多くのモデルを本番環境に導入して、データドリブンな意思決定を容易にします。 |
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責任ある AI への取り組み |
すべての人にとって役立つ AI を構築
責任ある AI への取り組みを活用して AI モデルの検査と理解を行い、説明可能性を利用して機械学習モデルによる予測の理解と解釈を支援します。これらのツールとフレームワークを使用すると、モデルの性能をデバッグして改善し、他のユーザーがモデルの動作を理解するのに役立ちます。 |
|
オーケストレーション |
ワークフローによる AI ガバナンス
マネージドの Airflow または Kubeflow Pipelines を使用して分析と ML ワークロードをオーケストレートします。ML システムをサーバーレスな方法で自動化、モニタリング、管理し、Vertex ML Metadata を使用してワークフローのアーティファクトを保存します。 |
あらゆる専門知識レベルに対応する ML デプロイを加速
Google Research が開発した画期的な ML ツールを使用して構築できます。AutoML などのノーコード環境、BigQuery ML を使用したローコード、Vertex AI と Apache Spark を使用したカスタム トレーニングから選択できます。より多くのモデルを本番環境に導入して、データドリブンな意思決定を容易にします。
すべての人にとって役立つ AI を構築
責任ある AI への取り組みを活用して AI モデルの検査と理解を行い、説明可能性を利用して機械学習モデルによる予測の理解と解釈を支援します。これらのツールとフレームワークを使用すると、モデルの性能をデバッグして改善し、他のユーザーがモデルの動作を理解するのに役立ちます。
ワークフローによる AI ガバナンス
マネージドの Airflow または Kubeflow Pipelines を使用して分析と ML ワークロードをオーケストレートします。ML システムをサーバーレスな方法で自動化、モニタリング、管理し、Vertex ML Metadata を使用してワークフローのアーティファクトを保存します。
Google Cloud のソリューションを活用してみませんか。データ サイエンスの課題を解決しましょう。
詳しくは、ML Engineer 認定資格について調べる、Codelab を試す、業種のパターンを確認する。
Cloud AI プロダクトは、Google の SLA ポリシーに準拠しています。これらの SLA ポリシーで保証されているレイテンシや可用性は、他の Google Cloud サービスと異なる場合があります。