Cloudが提供するVertex AIは、機械学習の全工程をサポートするプラットフォームで、ビジネスの機械学習活動をサポートします。
Vertex AIとは – ポイント
- Vertex AIは、機械学習の全工程をサポートする統合されたUIを提供。
- インフラの管理の手間を取り除き、専門家がタスクに専念できるように設計。
- 医療や金融など、多岐にわたる業界での利用が考えられる。
Vertex AIは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのためのエンドツーエンドのワークフローを提供しています。多様な機械学習タスクをサポートし、データの前処理や分析のツールを提供し、一般的なシナリオのための事前トレーニングモデルを含んでいます。特筆すべき特徴の一つは、インフラ管理の必要性を排除することです。この設計の選択により、開発者やデータサイエンティスト、研究者は、インフラの問題に追われることなく、機械学習のタスクに集中できます。
Vertex AIは、モデルのトレーニングとデプロイのための多くの選択肢を提供しています。中央リポジトリからの特徴を提供するVertex AI Feature Storeや、モデルの予測への各特徴の寄与を理解するためのVertex Explainable AIなどの機能は、その一例です。このプラットフォームは、データの準備からモデルの監視、説明可能性まで、機械学習ワークフロー全体をサポートするツールも備えています。
外部ソースからの情報に基づいて、プラットフォームの自動化の度合いが高いことが確認できます。Google Cloud Platformに統合されたツール、例えばCloud SchedulerやCloud Buildは、バケットに新しいデータがある場合やデータのドリフトが検出された場合など、さまざまな条件に基づいてパイプラインをトリガするシナリオを容易に実装することができます。この自動化は、Vertex AIのパイプラインの性質にまで及んでいます。パイプラインは「何を」実行するかだけでなく、「どこで」「どのように」実行するかも定義しています。このカプセル化により、コードの実行は特定のマシンに束縛されることなく、パイプラインの設定に準拠した任意の環境で実行できることを保証しています。
さらに、プラットフォームが再現性と追跡性に重点を置いていることは過小評価できません。すべてのトレーニングモデルは保存されるだけでなく、パイプラインの実行に関与するすべての他のアーティファクトにもリンクされています。この入念な記録保持により、各モデルバージョンに対して、トレーニングに使用されたデータセットの正確なバージョン、定義されたハイパーパラメータ、および検証中に生成されたメトリクスを遡及して特定できることを保証しています。
最後に、Vertex AIはGoogle Cloudの機械学習分野への取り組みを示しています。それは単なるツールではなく、ビジネスが機械学習の利点を効果的に活用できるように設計されています。
