[GCP] Cloud Machine Learning
Cloud GCP
Published: 2020-11-05

Google Cloud Machine Learning

導入

Google Cloud Machine Learningは、Googleが提供する機械学習ツールです。膨大な社内データを分析するために、導入を検討している方も多いのではないでしょうか。この記事では、Google Cloud Machine Learningの使い方やメリット・デメリットを紹介します。

Google Cloud Machine Learningの使い方

GCPのナビゲーションメニューの「APIとサービス」をクリックして、以下のAPIを有効にします。

  • Cloud Machine Learning API
  • Compute Engine API
  • Cloud Logging API
  • Cloud Storage API
  • Cloud Storage JSON API
  • BigQuery API

検索窓に上記APIを入力・検索しましょう。

既に有効化している場合は、スキップしても構いません。

次にナビゲーションメニューの「AI Platform」から、新しいプロジェクトを作成します。

プロジェクトを作成したら、データセットを作成するなどして機械学習を行いましょう。データセットタイプには、「IMAGE」「VIDEO」「TEXT」の3種類があります。

Google Cloud Machine Learningのメリット

Google Cloud Machine Learningのメリットを紹介します。

プログラミングの知識がいらない

Google Cloud Machine Learningは、プログラミングの知識がない方でも機械学習できます。ゼロから画像解析や予測モデルなどを構築する場合に比べ、作業を効率化できるでしょう。手軽に機械学習を行いたい方におすすめです。

安定した結果を得られる

Googleがもつ高品質のインフラを利用しているだけあって、安定した結果を得られます。何度分析しても同じ結果が得られるため、信頼を寄せているユーザーも多いです。安定感のある機械学習を行いたい方は、ぜひお試しください。

コストを削減できる

社内にデータサイエンティストなどの専門家がいる場合は、分析業務そのものを内製化できます。データ分析を外注している場合は、コスト削減に繋がるでしょう。ゼロからモデルを構築する必要がないため、担当者の負担も減ります。機械学習を効率よく行いたい方は、ぜひお試しください

Google Cloud Machine Learningのデメリット

Google Cloud Machine Learningは、Amazon Web Services(AWS)などと比べると認知度が低く、インターネット上にある情報も少ないです。公式のチュートリアルページこそあるものの、内容が機械翻訳したように見づらいため、戸惑う方も出てくるでしょう。

またAWSを利用している職場では、Google Cloud Machine Learningを使用できません。利用の際は、GCPを利用している職場なのか確認しましょう。

まとめ

Google Cloud Machine Learningは、プログラミングなしで、機械学習を行えるツールです。Googleのインフラを利用しているだけあって、測定結果も安定しています。ただし認知度が低く、インターネット上の情報が少ないため、使いこなすにはある程度の知識やスキルが必要です。データ分析のリソースがある企業は、ぜひお試しください。

関連する記事