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【起業家向け】google bardで実現する高速な機械学習のモデルトレーニングと推論

こんにちは。今回は、初心者エンジニア向けのgoogle bardについてお伝えします。bardとは、google cloud automlの一部であり、簡単に高速なカスタムモデルを構築することができます。本記事では、bardが提供するカスタムトレーニングジョブを用いて、簡単かつ迅速に、高品質な機械学習モデルを構築する方法を解説していきます。

この記事は、 bardについて初めて聞いた人、また、初めて利用する人を対象としています。深い理解や高度な技術についての説明はありません。

google bardとは?

bardは、google cloud automlの一部であり、googleが提供する機械学習の自動化ツールです。bardを利用することで、プログラミング知識のない人でも簡単に機械学習モデルを作成することができます。

bardは、様々なデータ形式に対応しています。画像、テキスト、音声データなど、あらゆる種類のデータをサポートしています。また、カスタムトレーニングジョブ機能を利用することで、データの数が少ない場合でも高品質なモデルを構築することができます。

bardの最大のメリットは、機械学習の知識がなくても簡単に利用することができる点です。ただし、十分なトレーニングデータが必要です。

カスタムトレーニングジョブとは?

カスタムトレーニングジョブとは、bardが提供する機能のひとつであり、独自のデータセットを使用してモデルをトレーニングすることができます。カスタムトレーニングジョブを利用することで、トレーニングデータの編集やラベリング、前処理ができます。

カスタムトレーニングジョブは、bardでのモデルトレーニングの主要機能です。bardを利用するには、まずカスタムトレーニングジョブを作成する必要があります。

カスタムトレーニングジョブを作成するには、以下の手順を実行します。

  1. google cloud consoleにログインします。

  2. ナビゲーションメニューから「automl」をクリックします。

  3. automlダッシュボードから、「起動」ボタンをクリックします。

  4. ダッシュボードの左側にあるメニューから、「トレーニングジョブ」を選択します。

  5. 「新しいトレーニングジョブ」を選択します。

  6. 次に、トレーニングジョブの詳細を入力します。カスタムトレーニングジョブでモデルをトレーニングする場合は、「カスタムモデル」を選択します。

  7. レーニングジョブに使用するデータセットを選択します。データセットは、google cloud storageまたはbigqueryのいずれかに保存する必要があります。

  8. レーニングジョブを開始します。

以上の手順を実行することで、カスタムトレーニングジョブが作成され、機械学習モデルをトレーニングすることができます。

automlのカスタムモデル機能について

bardの最も魅力的な機能のひとつが、機械学習モデルを簡単に作成できる点です。bardのautomlのカスタムモデル機能を利用することで、品質の高いモデルを迅速に構築することができます。

automlのカスタムモデル機能は、機械学習モデルを自動的にトレーニングするためのツールです。この機能を使用すると、プログラミングの知識がなくても簡単にモデルをトレーニングすることができます。

カスタムモデルを作成するには、まずトレーニングデータをアップロードします。次に、モデルのアーキテクチャを選択し、自動的に最適なハイパーパラメーターを見つけます。そして、自社のデータセットに適したモデルを構築するために、googleが提供するツールを使用してモデルをカスタマイズすることができます。

カスタマイズ機能は、bardのトレーニングジョブの進行状況をモニターするためのインターフェースも提供しています。トレーニングが完了すると、モデルの出力が表示されます。

automl visionとは?

automl visionは、bardのひとつの機能であり、画像を認識するための機械学習モデルを自動的にトレーニングすることができます。automl visionを使用すると、プログラミングの知識が不要で、かつ簡単に画像認識モデルを作成することができます。

automl visionを利用するには、以下の手順を実行します。

  1. google cloud consoleにログインします。

  2. automl visionダッシュボードにアクセスします。

  3. レーニングジョブを作成します。

  4. レーニングデータをアップロードします。

  5. モデルのアーキテクチャを選択します。

  6. モデルのトレーニングを開始します。

  7. レーニングが完了したら、モデルをテストします。

  8. テストが成功したら、モデルを展開します。

automl visionで生成されたモデルは、google cloudサービスでの利用ができます。また、画像の自動分類やテキストのocr(光学式文字認識)のような画像処理アプリケーションを作成することができます。

まとめ

今回は、初心者エンジニアに向けたgoogle bardについて解説しました。bardは、機械学習モデルを簡単に作成できることが最大のメリットです。また、カスタムトレーニングジョブを使うことで、データの数が少ない場合でも高品質なモデルを構築することができます。

また、automl visionを使用することで、画像認識のためのモデルを自動的に作成することができます。

bardは、プログラミングの知識がなくても簡単に利用できるため、初心者でも扱いやすいです。是非、一度利用してみてください。

bardを利用するには、google cloudの知識が必要となる場合があります。事前にcloudやgoogleの知識を習得することをお勧めします。

0円でプログラミングを学ぶという選択

AIでスキルを強化

bardやchatGPTを使ってて思うのは、まだ仕事が奪われる段階ではないってことです。

むしろAIを使ってスキルを強化していけるという思いが強くなりました。

今まで手間だった簡単なプログラミングはAIに任せて、

より高度なものをやったり、ディレクションしたりが、人間の仕事になると思います。

AIでいかに単純作業を効率化していけるかが技術力の分岐点になるので、

今のうちに基礎固めにプログラミングスクールを使ってみるのもありだと思います。

参考に載せておきます。

https://hack-note.com/programming-schools/#toc13