Vertex AIに関する一般情報
Vertex AIは、組織がAIソリューションを前例のない容易さと効率で構築、展開、スケールすることを可能にする最先端の完全管理型機械学習プラットフォームです。この包括的なツールとサービスのスイートは、Google Cloudによって開発され、GoogleのAI機能の最高峰を統一された環境に集約しています。
Vertex AIの中心には、AI開発の民主化があります。経験豊富なデータサイエンティストであろうと、最小限の機械学習の専門知識を持つビジネスユーザーであろうと、プラットフォームはニーズに応じたカスタマイズされた体験を提供します。迅速な結果を求める方には、AutoMLがコードなしでカスタムモデルを作成するソリューションを提供します。一方、高度な実践者は、機械学習パイプラインの細かな制御のためにカスタムトレーニングオプションを活用できます。
Vertex AIの際立った特徴は、GoogleのGeminiシリーズを含む最先端のモデルへのアクセスです。これらの強力なモデルは、自然言語処理からコンピュータビジョンタスクまで、幅広いアプリケーションを可能にします。プラットフォームの統合ノートブックは、BigQueryとシームレスに接続されており、データ準備からモデル展開までのスムーズなワークフローを促進します。
Vertex AI内のMLOpsツールは、機械学習ライフサイクル全体を効率化します。モデルのトレーニング、評価、展開の自動化されたプロセスは、一貫性と再現性を確保し、企業規模のAIプロジェクトにとって重要です。さらに、プラットフォームの組み込みの監視および管理機能は、時間の経過とともにモデルのパフォーマンスを維持するのに役立ちます。
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Vertex AI の代替として Databricks や OpenAI - ChatGPT をご覧ください。
Vertex AIの専門家レビュー
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Customer Success Manager
Vertex AIの機能
AIソリューションを構築し、展開するためのGoogleの統合MLプラットフォームです。
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AutoMLは、データ準備、特徴量エンジニアリング、モデル選択のプロセスを自動化することで、機械学習モデルの作成を簡素化します。これにより、ユーザーは高度な機械学習の専門知識がなくても高品質なカスタムモデルを構築でき、開発時間を大幅に短縮することが可能です。
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カスタムトレーニング
カスタムトレーニングは、モデル開発プロセスに対する完全なコントロールを提供します。データサイエンティストは、自分の好みの機械学習フレームワークを使用し、カスタムトレーニングコードを記述し、ハイパーパラメータを微調整することができ、高度に専門化された最適化モデルの作成を可能にします。
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モデルガーデン
Model Gardenは、Vertex AIおよびオープンソースリポジトリからの事前トレーニングされたモデルや資産の厳選コレクションを提供しています。これにより、ユーザーはモデルを迅速に発見、テスト、展開でき、AIアプリケーションの開発を加速します。
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生成AIの機能
Vertex AIは、テキスト、コード、画像、音声タスクのためにGoogleの高度な生成AIモデルへのアクセスを提供します。ユーザーは、これらのモデルを特定の要件に合わせて微調整し、AI搭載アプリケーションに展開することができます。
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MLOpsツール
Vertex AIのエンドツーエンドのMLOpsツールは、機械学習ライフサイクル全体を自動化し、効率化します。これらのツールは、モデルのバージョン管理、デプロイメント、監視、および管理を容易にし、MLプロジェクトのパフォーマンスとスケーラビリティを一貫して確保します。
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Vertex AI Workbench
Vertex AI Workbenchは、Cloud StorageやBigQueryにシームレスに接続するノートブックを備えた統合開発環境を提供します。この統合により、機械学習プロジェクトのための効率的なデータ探索、視覚化、前処理が可能になります。
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モデルモニタリング
Vertex AIモデルモニタリングは、トレーニングと提供の偏りや予測のドリフトを追跡します。受信した予測データがトレーニングの基準から大きく逸脱した場合にアラートを送信し、モデルの信頼性とパフォーマンスを時間の経過とともに確保します。
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機能ストア
Vertex AI Feature Storeは、機械学習の特徴データを保存、整理、提供するための中央集権的なリポジトリを提供します。オンラインおよびオフラインの特徴提供の両方をサポートし、複数の機械学習プロジェクト間での効率的な特徴管理と再利用を可能にします。
Vertex AI のレビュー
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Vertex AI: 利点と欠点
利点
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統合プラットフォーム：Vertex AIは、データ準備、モデルトレーニング、デプロイメント、モニタリングなど、さまざまな機械学習機能を1つのプラットフォームに統合しています。
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AutoMLとカスタムトレーニングオプション：このプラットフォームは、限られた機械学習の専門知識を持つユーザー向けのAutoML機能と、高度な実践者向けのカスタムトレーニングオプションの両方を提供しています。
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Google Cloudサービスとのシームレスな統合：Vertex AIは、BigQueryやCloud Storageなどの他のGoogle Cloudサービスとスムーズに統合されます。
デメリット
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潜在的なベンダーロックイン：Vertex AIを使用することで、Googleのエコシステムに依存する可能性があり、プロジェクトの移行が難しくなることがあります。
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既存のワークフローの学習曲線：既存のコードやワークフローをVertex AIに移行することは、難しい場合があります。
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高度なユーザー向けのカスタマイズは制限されています：非常に熟練したAI開発者や大規模なチームは、プラットフォームの標準化されたアプローチが制約と感じるかもしれません。
