Google Cloud、機械学習アプリ開発の苦痛を減らすノウハウを紹介：豊富なAPIや「AutoML」「Kaggle」など

Googleは、機械学習を利用したアプリケーション開発を容易にする「Google Cloud」のAIツールを公式ブログで紹介した。

[＠IT]

　Google Cloudは2020年9月1日（米国時間）、機械学習モデルを利用したアプリケーション開発の苦痛を減らし、プロトタイプ開発を迅速に進める方法を公式ブログで紹介した。

　概要は以下の通り。

トレーニング済みモデルを使用する

　機械学習プロジェクトで最も時間がかかり、苦痛な部分の一つは、機械学習アルゴリズムに学習させるラベル付きデータを収集することだ。だが、多くの一般的なユースケースでは、機械学習モデルを一から構築する必要はなくなっている。誰かが構築、調整、メンテナンスした学習済みの機械学習モデルを利用できるためだ。Google Cloudが提供する「Cloud AI API」はその一例だ。Cloud AI APIを使えば、次のような作業に機械学習を適用できる。

• 音声および動画ファイルのテキスト変換
• ドキュメント内のテキストの理解
• 構造化ドキュメント（フォームや請求書のような）の解析
• 顔、感情、画像内の物体の検知
• 画像／動画内の明示的コンテンツの検知

　Cloud AI APIを支える機械学習モデルは、複数のGoogleアプリで使われているのと同様のものだ。膨大なデータセットでトレーニングされており、多くの場合、極めて精度が高い。

　Cloud AI APIはクラウドで動作する。「TensorFlow.js」や「ML Kit」は、無料かつブラウザやモバイルデバイスで直接実行できる多くのトレーニング済みモデルを提供する。「TensorFlow Hub」では、オフラインで利用できるトレーニング済みTensorFlowモデルも豊富に登録されている。

機械学習モデルのカスタマイズが必要な場合