AI と機械学習のプロダクト

信頼できるプラットフォームでの革新的な機械学習プロダクトとサービス。

  • AI Hub は、プラグアンドプレイ AI コンポーネントのホスト型リポジトリであり、社内でのコラボレーションやテストを促進します。

  • AI ビルディング ブロックにより、開発者は視覚認識能力、言語能力、会話能力、構造化データをアプリケーションに簡単に組み込めるようになります。

  • AI Platform は、コードベースのデータ サイエンス開発環境です。機械学習の開発者やデータ サイエンティストがプロジェクトの構想からデプロイまでを迅速に進められるようにします。

AI のホスト型リポジトリ

AI Hub

プラグアンドプレイ AI コンポーネントのホスト型リポジトリ

Google Cloud の AI Hub には、エンドツーエンドの AI パイプラインやすぐ利用できるアルゴリズムなど、エンタープライズ クラスの共有機能が用意されています。これにより、AI コンテンツを組織内でホストして、社内の開発者とユーザーの間の再利用や共同作業を促進できます。企業ユーザーは、社内の他のチームが構築した AI コンポーネントを探し、Google AI、Google Cloud AI、Google Cloud Partners で公開されている AI コンテンツを利用できます。また、Google Cloud およびハイブリッド インフラストラクチャでのテストや本番環境での運用を目的に、Google 独自の Google Cloud AI と Google AI テクノロジーを簡単にデプロイすることもできます。

AI Hub の詳細  

AI ビルディング ブロック

デベロッパーが視覚認識能力、言語能力、会話能力、構造化データをアプリケーションに簡単に組み込めるようにするツール。

ビルディング ブロックの詳細  
クラウドにある画像の分析と分類

Vision AI

クラウドやエッジにある画像を分析

Google では、画像に隠された価値ある情報を見い出す方法を 2 つ用意しています。高性能の事前トレーニング済み Vision API モデルは、画像を何千ものカテゴリ(「ヨット」や「エッフェル塔」など)に素早く分類し、個々の物体、顔、単語を認識します。また、AutoML Vision を使用することで、機械学習の専門知識があまりなくとも、特定のニーズに合わせたカスタムモデルを簡単に構築してトレーニングできます。

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正確な動画分析

Video AI

フレーム単位まで処理できる正確な動画分析

さまざまな機能を備えた 2 つの AI プロダクトにより、動画ライブラリをより検索しやすい有益なものにできます。Video Intelligence API の事前トレーニング済みモデルにより、メタデータの抽出、重要な名詞の識別、動画コンテンツへのアノテーションの追加が行えます。AutoML Video Intelligence を使用することで、事前トレーニング済み API でカバーされていないプロジェクトについても、カスタムモデルのトレーニングが行えます。両方のプロダクトを同時に使用すれば、より精緻な結果を得ることができます。

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AI Platform

このコードベースのデータ サイエンス開発環境により、機械学習の開発者、データ サイエンティスト、データ エンジニアは、プロジェクトの構想からデプロイまでを迅速かつ費用対効果の高い方法で進められます。

AI Platform の詳細  

AI Platform ノートブック

プロジェクトを数分で立ち上げられるエンタープライズ ノートブック サービス

AI Platform ノートブックは、最新のデータ サイエンスと機械学習フレームワークがプリインストールされたマネージド サービスです。統合開発環境である JupyterLab によってインスタンスの作成が簡単にでき、BigQuery、Cloud Dataproc、Cloud Dataflow との統合により開発とデプロイも容易になります。

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Deep Learning VM Image

ディープ ラーニング アプリケーション向けに事前構成された仮想マシン

Deep Learning VM Image を使用すると、VM を短時間で簡単にプロビジョニングできます。その際には、Google Cloud でディープ ラーニング プロジェクトを開始するために必要なものをすべて揃えておくことができます。TensorFlow、PyTorch、scikit-learn などの一般的な ML フレームワークが事前にインストールされた Compute Engine インスタンスを起動して、ワンクリックで Cloud TPU と GPU サポートを追加できます。

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Cloud TPU

パフォーマンスを考えたハードウェア設計

Cloud TPU は、Google の設計したハードウェア アクセラレータ ファミリーです。機械学習ワークロードの高速化とスケールアップに対応できるよう最適化されており、TensorFlow でプログラムされたトレーニングや推論を行うことができます。Cloud TPU は、対象の TensorFlow ワークロードに対して、費用対効果を考慮したうえでのパフォーマンスを最大限高めることで、機械学習のエンジニアや研究者がイテレーションをより高速に行えるように設計されています。

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Kubeflow

Kubernetes 用の機械学習ツールキット

Kubeflow は、機械学習に最適なオープンソース システムをデプロイする簡単な方法を提供することによって、Kubernetes の機械学習ワークフローのデプロイを、移行やスケーリングが可能なシンプルなものにします。

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ディープ ラーニング コンテナ(ベータ版)

ディープ ラーニング環境向けに事前構成、最適化されたコンテナ。

移植可能で一貫性のある環境を使用して、ディープ ラーニング プロジェクトを短時間で構築できます。AI アプリケーションの開発、テスト、デプロイには、Google Kubernetes Engine(GKE)、AI Platform、Cloud Run、Compute Engine、Kubernetes、Docker Swarm などのおなじみのプロダクトをご利用可能です。ディープ ラーニング コンテナが Google Cloud サービス全体で一貫した環境を実現するため、クラウドでのスケーリングやオンプレミスからの移行が容易になります。

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その他の AI リソース

Google Cloud で機械学習を始めましょう。

Google Cloud AI パートナー

Google Cloud Machine Learning パートナーは AI に関する豊富な専門知識を活用して、ニーズやユースケースに応じた機械学習の組み込みを支援します。Google のパートナーはモデルの開発から提供まで、あらゆる段階でお客様をサポートします。これには、機械学習用のデータの準備、目的の処理に適したツールとプラットフォームの提供、既製の AI ソリューションの提供、特定のニーズに合わせて調整した AI ソリューションの構築サービスの提供が含まれます。

Google 機械学習パートナーの詳細