Googleの機械学習プログラム「ML Study Jams」をやってみた
2019年4月22日、Googleからデジタルスキル習得プログラム Grow with Google の発表がありました。
「Grow with Google」は、Google がこれまで行ってきたトレーニングによって培われたノウハウを活かし、さらに多様な領域の人々への無料のデジタルスキルトレーニングを提供するプロジェクトです。
このうちデベロッパー向けの「ML Study Jams」を受講してみました。
ML Study Jams とは？
「ML Study Jams」は、Machine Learning (機械学習) のトレーニングを無料で提供するプログラムです。
具体的には Qwiklabs というオンライン学習プラットフォーム上で学習できる特定のラボ（教材）を無料で使える、といったものです。 Qwiklabsではラボごとに用意されたアカウントで実際にGCPのサービスを動かして演習を行うことができます。
自分は機械学習に関する見識は浅いのですが、4つ以上のラボを修了するとTensorFlowのTシャツがもらえるというニワカ丸出しの動機で始めてみました！
それでは、今期のラボを簡単に紹介してみます。
初心者向けコース
BQML で分類モデルを使用して訪問者の購入を予測する
- BigQueryの新機能であるBigQuery Machine Learning（BQML）を使った機械学習の一連の流れが体験できます
- とあるECサイトの訪問者の購入を予測する分類モデルをロジスティック回帰で作成し、そのモデルを使った予測までを行います
BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測
- 同じくBQMLを使い、今度はタクシーの運賃について予測する分類モデルを線形回帰で作成して、そのモデルを使った予測を行います
- モデルの性能を改善していく過程についての記述が前回よりもより増えています
Google Cloud Speech API: Qwik Start
Cloud Natural Language API: Qwik Start
Speech to Text Transcription with the Cloud Speech API
- Speech APIを使用し、今度は音声データを翻訳されたテキストに変換する練習を行います
Entity and Sentiment Analysis with the Natural Language API
- Natural Language API を使用し、今度はエンティティ認識だけでなく、構文分析、感情分析、コンテンツの分類なども行います
中級者向けコース
Classify Images of Clouds in the Cloud with AutoML Vision
Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API
- 同じくAutoML Visionを使用し、とある画像について、ラベル（キーワードみたいなもの）を検出したり、ウェブ上から似た画像を検出したり、人の顔やランドマーク（目印になる建物）を検出することができます
Real Time Machine Learning with Google Cloud ML
- BigQueryに新しいデータを送り続けることでリアルタイムで飛行機の遅延を予測する演習を行います
Integrating Machine Learning APIs
Natural Language API を使用してテキストをカテゴリに分類する
- Natural Language API を使用してテキスト分類を行い、その結果をBigQueryに保存して分析する練習を行えます
Awwvision: Cloud Vision API from a Kubernetes Cluster
- Kubernetesクラスタを構築し、AutoML Visionを使用してRedditの画像を分類する練習を行えます
学習を終えて
ざっくり行ったので細かい部分についての理解は甘いですが、「GCPの各サービスを使うとこういうことができるんだな」という知見を得ることができました！
割と解説があっさりしている（BQMLのクエリの説明が何もなかったりする）ので、もうちょっと詳しく説明してもらえると嬉しかったですね。
とりあえず無事に上記のラボの修了報告したので、そのうちTensorFlowのTシャツが届くはずです！
また、ML Study Jamsの今期の申し込みは終了していますが、Qwiklabsの教材は閲覧だけなら無料でできるようなので、是非学習してみてください！
それでは、また次回！
