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のために、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 を使用すれば、機械学習の専門知識があまりなくても、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。また、AutoML Video Intelligence を使用すると、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のカスタムモデルをトレーニングできます。両方のプロダクトを同時に使用すれば、より精緻な結果が得られます。

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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 Notebooks

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 Notebooks 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、Cloud TPU と GPU のサポートをワンクリックで追加できます。

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Deep Learning Containers(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。Deep Learning Containers が Google Cloud サービス全体にわたって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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Data Labeling Service(ベータ版)

機械学習モデルのトレーニング用データの準備

AI Platform Data Labeling Service を利用すると、カスタム機械学習モデルのトレーニングに使用するデータのコレクションに対するヒューマン ラベリングをリクエストできます。代表的なサンプルを送信すると、ラベル付け担当者がそれらのサンプルに「正しい答え」をアノテーション付けし、機械学習モデルのトレーニングに適した形式でデータセットを返します。

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AI Platform Training

ハイパー パラメータを自動調整できる分散型トレーニング

AI Platform を使用して、TensorFlow、scikit-learn、XGBoost のトレーニング アプリケーションをクラウドで実行します。カスタム コンテナを使用して、他の機械学習フレームワークでトレーニング ジョブを実行することもできます。

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AI Platform Prediction

サーバーレス スケーリングが可能なモデル ホスティング サービス

トレーニングした機械学習モデルをクラウドでホストし、AI Platform Prediction を使用して新しいデータのターゲット値を推定します。

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継続評価(ベータ版)

グラウンド トゥルース ラベルを使用したモデル最適化

AI Platform にデプロイしたトレーニング済み機械学習モデルから予測をサンプリングし、継続評価機能を使用して予測入力に対するグラウンド トゥルース ラベルを提供します。Data Labeling Service によってモデルの予測とグラウンド トゥルース ラベルを比較し、モデル性能に関する継続的なフィードバックを与えます。

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What-If ツール

コーディング不要のビジュアル インターフェースを使用したモデルの評価と理解

AI Platform と統合された What-If ツールを使用して、データセットの一連の特徴、最適化戦略、個々のデータポイント値に対する操作といった観点からモデルの性能を評価できます。

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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 ワークロードに対する価格性能比を最大限に高め、機械学習のエンジニアや研究者が反復処理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 システムをさまざまなインフラストラクチャに簡単に導入できる方法を提供することで、機械学習ワークフローを Kubernetes にシンプル、ポータブル、かつスケーラブルにデプロイできるようにします。

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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