Cloud AutoMLとは？価格や機能・使い方を解説

画像や動画、テキストなどを手動にて整理することはとても時間を有してしまいます。
Cloud AutoML を利用することで自動的にコンテンツを識別し、フラグを立てて学習させることが可能となります。
これにより手間が減るだけでなく、ミスの防止や業務の引継ぎなどの作業を回避できます。

Cloud AutoML では Vertex AI をもとに機能しています。
機械学習における Vertex AI のワークフローとしては以下の通りです。

1. データ収集
目標をもとにして、トレーニングデータやテストデータの選定を行います。

2. データ準備
データの適切なフォーマットにより、ラベルの付与を行います。

3. トレーニング
モデルに対して適切なパラメータを設定したうえで、構築を行います。

4. 評価
モデル指標の確認を行います。

5. デプロイと予測
モデルの利用を可能とします。


また、Cloud AutoML の具体的な機能としては以下の通りです。

・モデルトレーニング
トレーニングセットを用意し、学習のトレーニングを行うことができます。
トレーニングに使うデータを検証セットに取り込んだ後、パフォーマンスに基づきパラメータの調整を行います。
モデルトレーニングを終えたら、テストセットを用いることでモデルがどれほどのパフォーマンスを発揮し、実際のデータの中でどのように機能するかの理解が可能となります。

・モデル評価
モデルトレーニングの後に、モデル評価を行えます。
データを対象に評価をし、モデルが予想していない動きをした場合には即座に発見することができます。
その際、スコアしきい値を活用することでテストの項目に対してカテゴリごとの信頼度を確立することが可能です。
結果として低いスコアしきい値が表示された場合については、画像の分類が誤ってしまう可能性が生じます。
高いスコアしきい値が表示された場合には画像の分類が正常にされる可能性がとても高くなることを示しています。

また、これによって予想されるモデルとして真陰性、真陽性、偽陰性、偽陽性が挙げられます。
偽陰性と偽陽性の例としては、機密情報が自動的に検出され、ぼかすためのシステムがあるとして、
必要でない箇所がぼかされてしまう場合が偽陽性、必要である箇所がぼかされていない場合が偽陰性、というようなものになっています。
これらを回避するためには、再現率を上げるために複数回にわたるトレーニングが重要になってきます。

・翻訳
モデルから対象の言語を自動的に検出し、翻訳を行うことができます。

環境に応じた自分だけの機械学習を行うことができます。
必要であると判断した学習のみを実施し、カスタマイズ性に長けています。
表のデータを管理したり、動画の分析、50を超える言語の抽出などを可能とします。

本来ある程度の知識が必要となってくる機械学習において、Cloud AutoML では事前知識なしの簡単操作が可能となります。
また、Googleのサービスであるため、セキュリティが充実しており、安心安全な利用が出来ます。
導入実績も非常に多いです。
導入実績が多いということは、それだけ信用できるサービスであるということになるため、そういった点でも安心して利用することができます。