[GCP] Auto ML
Cloud GCP
Published : 2020-11-09   Lastmod : 2020-11-18

Cloud Auto ML

導入

機械モデルを手軽に作成できるCloud Auto ML。自社のビッグデータを機械学習によって最適化したい企業も多いのではないでしょうか。この記事では、Cloud Auto MLの使い方やメリット・デメリットを紹介します。

Cloud Auto MLの使い方

GCPのナビゲーションメニューから、「APIとサービス」から、「Cloud Auto ML API」を有効化します。

あとは機械学習したい新規プロジェクトを作成するだけです。素材に応じたサービスを利用しましょう。

  • AutoML Vision: 画像
  • AutoML Video Intelligence: 動画
  • AutoML Natural Language: 自然言語処理
  • AutoML Translation: 翻訳
  • AutoML Tables: 構造化データ

Cloud Auto MLのメリット

プログラミングがいらない

Cloud Auto MLは、プログラミングなしで機械学習できます。直感的なマウス操作だけでデータ分析できるため、専門知識に不安がある方にもおすすめです。データをインポートするだけで、グラフ化まで行ってくれます。ユーザーがやることは、マウスで列や行を選択し、必要な数値を入力するだけです。

機械学習といえば複雑な操作をイメージしがちですが、Cloud Auto MLを使えば誰でも簡単にデータ分析できます。マーケティングに機械学習を利用したい方は、ぜひお試しください。

コストパフォーマンスが高い

基本無料で、使った分だけ料金が発生する従量課金制なので、コストパフォーマンスが高いです。たとえばトレーニングとパッチ予測は、6時間に1回の無料サービスが付与されます。それ以外で利用する際は、トレーニングで1時間あたり$19.32、 パッチ予測で$1.16の料金が必要です。

初心者でも使いやすい

グラフィカルインターフェースになっており、初心者でも使いやすいです。テキストベースのプログラミングインターフェースに馴染みのない方でも、問題なく使いこなせるでしょう。

Cloud Auto MLのデメリット

利用には膨大な計算能力が必要となり、コスト負担が大きくなる場合があります。導入を検討している企業は、利益と費用のバランスを考えましょう。

まとめ

Cloud Auto MLは、誰でも簡単に機械学習できるように設計されたシステム群です。画像や動画、構造化データなどを、簡単に機械学習できます。コストパフォーマンスが高く、プログラミングの知識がいらないため、初心者にもおすすめです。機械学習を手軽に行いたい企業は、ぜひご検討ください。

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