Vertex AIは、Google Cloud Platform（GCP）で各種機械学習（ML）ツールを統合したプラットフォームです。Google Cloudサービスをまとめ、統合されたUIおよびAPIのもとで機械学習を構築できるのが特徴です。Vertex AIを使うと、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのプロセス全体を効率的に大規模なスケールで実行できます。
今回は表形式のデータから、変数の値を予測するモデルを作成しました。
まず、GCPのナビゲーションメニューから「Vertex AI」の「ダッシュボード」を選択します。
「トレーニングデータ」の「データセットを作成」をクリックします。
今回は表形式データの「回帰/分類」を選択します。
「Cloud StorageからCSVファイルを選択」にチェックをつけ、ファイルパスに「cloud-ml-tables-data/bank-marketing.csv」と入力します。これは銀行の顧客についてのデータであり、今回は「銀行の顧客が定期預金の契約をするかどうか」を予測するモデルを作成します。パスを入力したら「続行」をクリックします。
ここで、データの概要を確認できます。確認できたら「新しいモデルをトレーニング」をクリックします。
今回は「Objective」を「Classification」とし、「AutoML」にチェックを入れ、「続行」をクリックします。
「Target column」には「Deposit」を選択し、「続行」をクリックします。
ここでは各変数の変換方法などを設定できますが、今回は何もせず「続行」をクリックします。
「トレーニングを開始」をクリックして、学習を始めます。学習が完了するまでは数時間かかることもあります。今回は約2時間半で学習が終わりました。
学習が終わると、画像のようにモデルの精度や変数ごとの重要度などが確認できました。
最後に
今回はGoogleのVertex AIを使って、機械学習のモデルを作成してみました。Vertex AIでは今回のような表形式のデータだけでなく、画像分類などをしたり、作成したモデルをデプロイしたりもできるので、ぜひ試してみてください。
