機械学習・ハッキング・ラボ

本書ではGCP Cloud AutoMLを使った手軽にできる機械学習の手法を解説しています。具体的には文章の感情分析、画像認識と画像分類、Kaggleのタイタニック問題をAutoMLを使って予測していきます。

まず最初に人工知能の一分野である機械学習とはどのような分野であるのか、教師あり学習と教師なし学習の違い、強化学習、特徴量、モデル、過学習、ニューラルネットワークやディープラーニングの概説を紹介します。その上で元GoogleのAI 研究者のフェイ・フェイ・リー 氏が提唱した「AI の民主化」と「利用者としての人工知能」を考えていきます。

次にGCPのアカウントの作り方、予算とアラートの設定方法、PythonからAutoML APIを実行する開発環境の作り方を解説していきます。

文章の感情分析では、AutoML Natural Language APIをPythonから実行して、近代日本文学を代表する文豪・太宰治の『走れメロス』や『人間失格』の感情分析を試みます。

画像分類では、AutoML Visionを使ってデータセットから都市の写真を学習させ、その学習結果のモデルを元に新しいデータセットに対してどの都市の写真であるのかを自動予測させます。

AutoML Tablesを使ってKaggleのタイタニック問題も解いていきます。タイタニック問題は幾つかの限られたデータを元に誰がタイタニック号から生還したかを予測する問題です。特徴量を適切に選定しながら、この問題をAutoMLで解いていきます。

本書は機械学習を学び始めたい方、手軽に機械学習を実行できる環境を創りたい方に最適です。お気軽に機械学習を始めて未来型生活を構築しましょう。