出版社内容情報
Google Cloudの各サービスを最大限活用しながらMLOpsを実践！
Google Cloudの強みであるAIやデータ分析を、実例とハンズオンで基礎から学べる一冊です。本書はサービス紹介と実践編の二部構成で、データの収集から分析、MLOpsの構築までを体系的に解説します。最大の特徴は、企業ユーザーコミュニティで活躍する現役エンジニアによる、実務に即した活用事例とサンプルコードが豊富な点です。初心者から上級者まで、現場のリアルなナレッジを通じて実践的なスキルを習得できる内容となっています。
【目次】
内容説明
本書は、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ上でＡＩ、機械学習を用いた実用的なアプリケーションを構築するために必要となる知識を幅広くまとめた書籍です。第１部では、データ基盤の構築、分析からＢｉｇＱｕｅｒｙ、Ｇｅｍｉｎｉ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ａｇｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍ、Ａｇｅｎｔ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ＫｉｔといったＧｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄでの製品、サービスの概要や利用方法を紹介します。第２部では、それらの内容を踏まえて、探索的データ分析、ベイズ最適化、会話情報の分析、画像分析、ＧＩＳ、データパイプライン、ＡＩエージェントの品質評価など多様な利用方法を解説します。Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ上でＡＩ／ＭＬパイプラインを構築する際には、手元に置いておきたい１冊となるでしょう。
目次
第１部 サービス紹介編（データサイエンス概論；Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄにおけるデータサイエンス；Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄの準備；最新のデータ基盤とデータ処理；データ分析、ＡＩ／ＭＬ開発環境を構築する；ＢｉｇＱｕｅｒｙを活用したデータ分析と機械学習；Ｇｅｍｉｎｉ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ａｇｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍによるモデル開発の実践；機械学習パイプラインによるＭＬＯｐｓの実現；Ａｇｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅを用いた予測基盤の構築；Ｇｅｍｉｎｉ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ａｇｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍにおける生成ＡＩサービス；Ｇｏｏｇｌｅ ＡＤＫを用いたＡＩエージェント開発）
第２部 実践編（Ａｇｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍ ＷｏｒｋｂｅｎｃｈとＡｇｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍ ＡｕｔｏＭＬによる機械学習の実践；Ａｇｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍ Ｖｉｚｉｅｒによるベイズ最適化；ＢｉｇＱｕｅｒｙで呼び出したＧｅｍｉｎｉによる会話情報のカテゴライズ；ＢｉｇＱｕｅｒｙ ＭＬとＧｅｍｉｎｉによる画像データの分析；ＢｉｇＱｕｅｒｙ ＧＩＳ（地理情報分析）とＰｌａｃｅ Ｉｎｓｉｇｈｔｓの融合
Ａｇｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｓｔｏｒｅによる特徴量管理
Ｄａｔｅｆｏｒｍを用いたＭＬパイプラインの構築
Ｇｅｎ Ａｌ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ＳｅｒｖｉｃｅによるＬＬＭとＡＩエージェントの品質評価）
付録Ａ 環境セットアップ
著者等紹介
藤森立［フジモリリュウ］
ＡＩ・データエンジニア。ＡＩ、データ、クラウド技術を横断し、技術基盤の高度化とＡＩ活用による価値創出に取り組む。Ｇｏｏｇｌｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ Ｅｘｐｅｒｔ、Ｊａｇｕ’ｅ’ｒ ＡＩ／ＭＬ分科会リードとして、実践に根ざした知見の共有を通じ、技術普及とコミュニティ形成を推進している
岡安優［オカヤスマサル］
株式会社ＶＬＯＯＭＹ代表取締役。東京大学大学院卒業。ＣＵＤＡエンジニア、機械エンジニア、経営アナリスト、データサイエンティストを経て、株式会社ＶＬＯＯＭＹを創業、ＡＩエージェントプロダクトの開発に従事。Ｊａｇｕ’ｅ’ｒ運営リード、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ ＥｘｐｅｒｔとしてＧｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄの活用促進を広げる啓蒙活動を積極的に推進している
原和希［ハラカズキ］
ＡＩ／ＭＬエンジニア。ＩＴ企業に入社後、Ｖｅｒｔｅｘ ＡＩを活用したＭＬＯｐｓシステムの構築や機械学習モデルの開発など、複数の機械学習プロジェクトに従事。現在は、生成ＡＩを活用したプロダクト開発や社内の業務効率化の推進に注力している。また、Ｇｏｏｇｌｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ Ｅｘｐｅｒｔｓ（Ｃｌｏｕｄ／ＡＩ）としても活動し、登壇や技術記事などを通じて、自身の知見を技術コミュニティに発信している
徳山健斗［トクヤマケント］
情報科学博士。ＡＩエンジニアとして、最先端技術の高度化と社会実装を牽引。技術コミュニティの活性化にも注力しており、異業種データサイエンス研究会の共同代表を務めるほか、人工知能学会や情報計算生物学会での研究会発足にも参画。研究と実装の知見を活かし、産業と学術の双方からＡＩ活用を推進している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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- 文具・雑貨・特選品
- 小児内科第56巻4号 増大号
