AI の構築と使用

専門知識のレベルを問わず、AI をワークフローに導入できます。AI ソリューションと AI ビルディングブロックを使用して製品化までの時間を加速し、AI Platform を使用して、モデルの大規模な構築、デプロイ、管理をシンプルにできます。

お問い合わせ

Google は、Forrester Research の「Notebook-based Predictive Analytics and Machine Learning Solutions」においてリーダーに選出されました。

利点

Google の優れた AI テクノロジーを最大限に活用

AI 分野におけるリーダーシップと深い専門知識

Google がプロダクトと機能を構築するために使用しているものと同じ AI テクノロジーを利用できます。Google の AI に関する専門知識を使用して、組織による課題への取り組みをサポートします。

選択肢と柔軟性

検討中の場合でも実装を進めている場合でも、AI 導入のどの段階にいても Google Cloud は支援のための複数のオプションを提供しています。

効率化とスケーリング

お客様のモデル用に MLOps を簡素化します。統合、テスト、リリース、インフラストラクチャ管理など、ML のデプロイステップを自動化およびモニタリングします。

主な機能

データサイエンスと機械学習向け統合プラットフォーム

データサイエンスとモデル開発

データの準備やモデルの構築から、モデルの検証とデプロイまで、データサイエンスと機械学習のエンドツーエンドの開発サイクルを管理します。Google のシームレスな開発フローにより、データサイエンティストと ML デベロッパーは、テストを迅速に行い、モデルを本番環境に簡単にデプロイできるようになります。

ML パイプラインの自動化

ML パイプラインを自動化することで、継続的なモデルのトレーニングを実行し、モデル予測サービスの継続的デリバリーを実現できます。新しいデータを使用して本番環境においてモデルを再トレーニングするプロセスを自動化するには、自動化されたデータとモデル検証の手順、およびパイプライントリガーとメタデータ管理をパイプラインに導入する必要があります。

CI / CD パイプラインの自動化

本番環境でパイプラインを迅速かつ確実に更新するには、堅牢な自動 CI / CD システムが必要です。この自動化された CI / CD システムにより、データサイエンティストは特徴量エンジニアリング、モデルアーキテクチャ、ハイパーパラメータに関する新しいアイデアを迅速に探索できます。こうしたアイデアを実装し、新しいパイプラインコンポーネントをターゲット環境に自動的にビルド、テスト、デプロイできます。