Prosperity and InSPIRE

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Google Cloud Platform推しでいってみよう2

2016.11.24

株式会社Pro-SPIREのBigdata推進部の小澤です。
Bigdata推進部ではデータを活用したサービスを10個立ち上げるということを目標としています。その為のアーキテクトとしてGoogle Cloud Platformを推していきたいと考えております。以前、CPA100へ参加した記事(水之浦さんの記事へのリンク)を投稿しました。今回は同じGoogle Cloud Platform(以下、GCP)の中でも、機械学習に焦点を当てたCPB100という研修を受講してきましたので、その内容を投稿します。

CPB100 Google Cloud Platform Big Data & Machine learning Fundamentals               

Bigdata推進部の勝田です。
CPA100とCPB100の違いはどちらも同じGCPの使い方をレクチャーする研修ですが、CPA100はGCP全体の機能概要をメインに扱っているのに対し、CPB100では機械学習系の機能をより詳しく解説する構成になっていました。GCPで機械学習のAPIは公開されてまだ間もないということでした。
GCPの機械学習機能は大きく分けて、2つの機能を提供しています。

   1.機械学習に必要なプラットフォームの提供

   2.googleで学習した結果を利用するためのAPI

1.機械学習に必要なプラットフォームの提供

 自分で機械学習を行いたい人のために提供している機能です。機械学習では精度を上げるため、大量のデータを処理することが必要になります。大規模な学習を行おうとすれば、膨大な量のマシンパワーが必要になります。大規模学習を行うためのプラットフォームを、GCPで提供してくれるのです。例えば、GCPを使わずに1000台のPCで分散処理を行おうとした場合、PCの確保や分散処理を行うためのセットアップが必要になりますが、GCPでは簡単な設定だけで必要な時、必要なだけ使うことができるのです。また、TensorFlowというディープラーニングのプラットフォームが提供されているため、手軽にディープラーニングを試すこともできます。

2.googleで学習した結果を利用するためのAPI

 googleはすでに、翻訳や画像の認識などの分野で、学習させた結果を持っています。学習を行うためには、大量のデータやマシンパワーが必要になりますが、学習した結果を利用するだけなら何も準備する必要がありません。GCPでは学習した結果をAPIとして、公開しています。データの質、量ともに、世界最大の学習結果を簡単に利用できます。翻訳や顔認識、音声認識など、判断させたいデータを渡せば、精度の高い結果を返してくれるのです。

●機械学習とは?

近年、「機械学習」という言葉が話題になっています。googleの行った実験で、機械が猫の画像を認識したというニュースを聞いたことがある方もいらっしゃるのではないでしょうか。大量のデータを学習させ、機械に何らかの判断をさせる、というのが機械学習です。例えば、与えられた画像に写っているのが何であるのか判断させたり、これまでの売上実績から翌月のアイスクリームの売上を予測させたりできるのです。

●機械学習を活用して

機械学習という分野は、まだまだ発展段階にある分野です。故に、利用の仕方次第で、様々な分野に応用ができると考えています。例えばGCPが提供する機能を使って、どんなサービスを創り出せるのか?画像認識のAPI(Google Cloud Vision API)に画像データを渡すとします。すると、画像の認識結果として、「何が写っているのか?」の情報や、人が写っているかどうか?」などの情報を返してくれます。物が写っている場合、「お皿の上に乗った魚」である、というような、細かいシチュエーションまで教えてくれます。また、もし人が写っているとすれば、顔が写っているかどうか、写っている人の表情や姿勢などの情報も教えてくれます。これらのAPIを使って、どんなサービスが作れるのか、考えるだけでワクワクしますよね。

私達の部でも機械学習の技術を積極的に活用して面白いサービスの実現を目指していきます!!
よろしくお願いします。