GoogleのML（Machine Learning）トレーニングプログラムに挑戦した件

AI Platformの基本について学習

米国国勢調査所得データセットを使用して個人の属性（住所、教育水準、婚姻、性別、etc）から任意の人の所得が５万ドル以上か未満かをai-platformを使って予測する

例題がアメリカらしい。。。

Cloud Natural Language API

Natural Language API（自然言語API）を使ってのテキストのエンティティ分析を行う

例題、「Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for ‘The Calling of Saint Matthew」のテキストを使用すると、”Michelangelo Caravaggio”はPERSON（人）と分析される！

ミケランジェロは確かに人なので正しいのだが。。。AI恐るべし。

※例題は英語だが日本語も使える

Natural Language API によるエンティティ感情分析

上記と同様テキストをエンティティ分析した後に感情分析を行う

例文は「I liked the sushi but the service was terrible.」

sushi（寿司）が”好き”という感情だと分析される

Natural Language API を使用してテキストをカテゴリに分類する

テキストをカテゴリ分類してBigQueryにて集計する

BBCの2004年～2005年までに書かれた5つの分野（ビジネス、エンターテインメント、政治、スポーツ、技術）の記事が2,225件含まれている一般公開データセットを読み込んでテキストの内容から記事の分類を行う

スマートニュースは記事のカテゴリ分けをAIを使っていると聞いたことがあるが似たような手法なのか

Google Cloud Speech API

FLACでエンコードされた音声データを読みこんでSppech APIを使ってテキストに変換する

録音データからの文字起こしに利用するパターン

例題では英語だったが日本語にも対応している

Cloud Speech API を使用した音声文字変換

FLACでエンコードされた音声データをテキストに変換する

英語以外のフランス語をベースに変換した

Cloud Vision API で画像内の物体（ラベル）、顔、ランドマークを検出する

画像を読み込んでCloud Vision APIで何が写っているのかを検出する

ドーナッツの写真、複数の人物が写っている写真を読み込んで画像内のオブジェクトの位置を推測している

例えば人物の顔の位置（X、Y座標）を推測する

また背景にラクダとエジプトの遺跡っぽい物が写っている写真から”ペトラ遺跡”（ヨルダン）と場所まで推測する（流石！）

Cloud ML API を使用して画像内のテキストの抽出、分析、翻訳を行う

フランス語の標識の写真を読み込んで画像から文字部分を抽出して分析した後、英語に翻訳する

AI Platform を使用したオンライン予測での scikit-learn モデル提供

国勢調査所得データセットをベースにXGBoostでモデルをトレーニングしてincome-level（所得水準）を予測する

例題がエグいね

TensorFlow での機械学習

米国運輸統計局のデータ（出発地、到着地、出発遅延、平均出発遅延、到着遅延等）を元に飛行機が目的地に遅延せずに到着するかどうかをTensorFlowの線形モデルを使って予測する

AutoML Vision でクラウド内の雲の画像を分類する

AutoML Visionに３種類の雲の画像をそれぞれ２０枚ずづ読み込ませてアノテーションした後、学習させる

新たな雲の画像を読み込んで雲の種類を推測する

• cirrus（巻雲）
• cumulonimbus（積乱雲）
• cumulus(積雲）

例題ではそれぞれ読み込ませる画像の枚数が若干少ない（２０枚）だがそれなりの精度がでている

もう少し枚数を増やせば更に精度が上がるとの事

Google Cloud（雲） Platformで雲を例題にする辺り、洒落ている

Google Cloud ML による分散型機械学習

–scale-tierの指定で最大８つのVMで分散学習させる

データ保存用のCloud Storage

バケットの作成、ファイルのアップロード、フォルダとサブフォルダの作成についての学習

Cloud IAM

Identity and Access Management（IAM）サービスに関する学習

ユーザと権限の管理

Cloud Monitoring

クラウドで実行されるアプリケーションのパフォーマンスや稼働時間をモニタリングする機能について学習する

Cloud Functions

サーバーレスのランタイム環境

イベントに関連する関数を作成する事ができる

AWSのλ（ラムダ）に近いのか

Google Cloud Pub/Sub

アプリケーションやサービスの間でデータを交換するためのメッセージング サービス

AWS IoT Coreに近いイメージ

ベースライン インフラストラクチャ: チャレンジラボ

上記の知識をベースとした演習問題

合格するとクエスト達成

Google APIの概要

API Explorer

API Explorerで画像をアップロードする

Qwiklabs と Google Cloud Platform の概要

QwiklabsとGoogle Cloud Platform 概要

一番最初に受講した

仮想マシンの作成

クラウド上にVMのインスタンスを立ち上げるまで

Cloud Shell と gcloud のスタートガイド

Cloud Shellでのgcloudコマンドの使い方

Kubernetes Engine

Kubernetes Engineでのコンテナを作成し、アプリケーションのデプロイまで

ネットワーク ロードバランサと HTTP ロードバランサを設定する

ネットワーク ロードバランサと HTTP ロードバランサを設定の実践演習

Google Cloud の基礎：チャレンジラボ

上記Google Cloudの知識をベースとした演習問題

合格するとクエストの達成

Gmail: スタートガイド

Gmailの基本的な使い方

普段使っているがついでに受講してみた