機械学習はデータサイエンスのスキルを必要とする複雑なテクノロジーだ。Amazon、グーグルなどのクラウドプロバイダーはAIをもっと使いやすいものにすることを目指しているが、まだ改善の余地もある。
パブリッククラウドプロバイダーは、AIと機械学習のためのサービスを市場に投入し続けている。こうしたクラウドプロバイダーによると、極めて経験の少ない開発者でもそのテクノロジーを利用できるようにするためだという。こうしたサービスは機械学習アプリを作成するための学習時間を短縮する一方で、まだ成長の余地もある。
Amazon Web Services(AWS)の「Amazon SageMaker」とGoogleの「Cloud AutoML」の2つも、ベンダーが多数のAI専門家やデータサイエンティストを用意しなくても使用できると主張する機械学習サービスだ。
Cloud AutoMLはグラフィカルインタフェースを備え、オブジェクト認識モデルや画像検出モデルをユーザーが簡単にトレーニングできる。このサービスは、機械学習システムを立ち上げて稼働させるのに必要とされていた、従来の多くの要件を取り除く。具体的にはデータの手動セットアップ、モデルトレーニングプロセス、アプリケーションへの導入などが不要になる。Googleの「Cloud AutoML Natural Language」を介して、フロントエンドで自然言語処理を使用する機能も提供される。
Amazon SageMakerは、AWSクラウドプラットフォームへの導入に加えて、学習モデルとその関連データの開発速度を上げるもう1つのMachine Learning as a Service(MLaaS)ツールだ。
「Threads」が月間アクティブユーザー1億5000万人を突破 今後Xを追い抜くための最善策は?
Metaはイーロン・マスク氏率いるTwitter(当時)の対抗馬として2023年7月にリリースした...
Z世代が考える「日本が最も力を入れて取り組むべき課題」1位は「ジェンダー平等」――SHIBUYA109 lab.調査
SDGsで挙げられている17の目標のうち、Z世代が考える「日本が最も力を入れて取り組むべき...
高齢男性はレジ待ちが苦手、女性は待たないためにアプリを活用――アイリッジ調査
実店舗を持つ企業が「アプリでどのようなユーザー体験を提供すべきか」を考えるヒントが...