機械学習 API を使えば、学習済みのモデルですぐに様々なシステムに機械学習を導入する事ができます。このセッションでは、Google Cloud Platform（GCP）を使って今あるデータ1つからすぐにビジネスに取り込む方法を、事例を交えて紹介します。
吉川 隼人さん Google Cloud カスタマーエンジニア
- これからはじめる人向け
- 使った人にも気づきがあれば
- 「GCPではじめる機械学習と深層学習」
- ふりかえる
- 画像を分類するコードを考える
- RGB
- 色がなかったら？
- 人がみるとわかる
- 非構造化データのルール作りは難しい
- 機械学習の活躍どころ
- RGB
- データから学習する関数
- 膨大なデータを流してパラメータを調整していく
- ものすごく膨大なデータと計算リソースが必要
- クラウドが登場して計算リソースが確保しやすくなった
→機械学習をAPIで簡単に
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開発者向け
- API
- AutoML
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ML実践者向け
- AutoML
- ML Engine
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今回は開発者向け
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API
- すでに学習済みもモデル
- 画像とか声とか
- すでに学習済みもモデル
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Vision API
- ラベル抽出
- テキスト抽出
- ロゴ検出
- ランドマーク検出
- クロップヒント
- セーフサーチ
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Demo
- VisionAPI
- 利用されてるWebサイトの検出もされる
- プログラム
- REST API
- 数行で実装できる
- VisionAPI
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Natural Lng
- エンティティ分析
- 感情分析
- 構文分析
- コンテンツの分類
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学習済みモデルで対応できないケース
- 雲の種類までは返ってこない
- VisionAPIでも対応する可能性はある
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独自の解釈、ドメイン知識が必要になるケース
- バナナが食べられているか
- AutoML
- バナナが食べられているか
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AutoML
- プログラミングレスでモデル作成できる
- 学習・デプロイ・ホストまでやってくれる
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はじめる前に
- データ整理しておくべき