最近流行の機械学習について勉強中です。
前回の調査で、自分で機械学習アプリを作ってみたい場合はGoogleの機械学習ライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」がオススメとなりました。
しかしながら、やっぱり結構難しいんですよね。。。
勉強期間を置かなければ厳しいです。
しかし、そこは天下のGoogle。そんな初心者でも機械学習が使えるようにWebAPIを用意してくれています。
ここから先は機械学習WebAPIについて調査してきます。
勉強期間を置かなければ厳しいです。
しかし、そこは天下のGoogle。そんな初心者でも機械学習が使えるようにWebAPIを用意してくれています。
ここから先は機械学習WebAPIについて調査してきます。
Google Cloud Platform
Googleが提供するWebAPI、それは「Google Cloud Platform」の中にあります。
通常、「Googleクラウド」。
AmazonのAWS、MicrosoftのAzureと並ぶクラウド三巨頭の一角です。
メニューの内容をいくつか見ていきましょう。
クラウド コンピューティング サービス
「Googleクラウド」という言葉は、暗黙的にこのクラウドコンピューティングサービスのイメージで使われている事が多いです。
アプリを載せるサーバをクラウド環境で提供するという、クラウド界の一般モデルですね。
驚異的な速さと安さ、処理パワーを誇る一方、制約がキツい。
通常の業務システムではこんなの使えませんが、特定局面ではブッチギリの最強を誇る。
キレ味の鋭いデンジャラスなサービスです。
当時の時期はこちらをご確認下さい。
ストレージとデータサービス、その他
Googleクラウド上で展開しているデータベースです。
普通のOracleとかMySQLとかと違い、クラウド上で効率的に処理をするためにチューニングが施されたＤＢが展開しています。
が、上記のサイトのデザインを見るとクラウドコンピューティングサービスは別の項目として置かれていますから、違うサービスであるかのように見えます。
課金体系も別れているので確かに違うサービスと言えばそうですが……。
私は「クラウドコンピューティングサービスの一部」としか思っていません。
だって、「言語は動かせるけどＤＢはありません」って、それじゃシステムが成り立たないじゃないですか。
この「クラウドＤＢ」とは、要するに「GoogleAppEngineの接続先のＤＢ」なんですよ。
ＤＢだけ独立して使うものじゃない。
他の項目である「ネットワーキング」「ビッグデータ」「管理ツール」も同じ。
全部揃って「Googleクラウド」です。
- Googleクラウドのうち、サーバ部分の詳細はコンピューティングを参照。
- Googleクラウドのうち、ＤＢ部分はストレージの項目を参照。
- Googleクラウドのうち、ネットワーク部分はネットワークの項目。
- Googleクラウドでも、特にビッグデータ処理用の機能はビッグデータの項目を参照。
- GoogleクラウドのAdminコンソールは管理ツール参照。
と、みんな繋がっているものです。
つまり、
- 一つのサービスを実現する為に必要な技術領域毎にメニューを分けている。
- 全部組み合わせて最終的に一つのＷｅｂサービスが出来上がる。
と考えるのが分かり易いです。
課金体系もサーバ処理、ＤＢ処理、ネットワークで個別に別れています。
- 重い処理があるサービスはコンピュータ代が高くなる。
- アクセスが殺到するサービスはネットワークが高くなる。
- 月々の維持費は全部の合計。
こういう課金体系です。
こうして見ると「クラウドクラウドって言うけど、普通のサーバと似たようなもんじゃないか」というのは、その通りです。
クラウドはクラウドという新しい技術ではなく、昔ながらの技術の延長線上にある、ちょっと便利なテクニックのようなものなのです。
機械学習
さて、そんなGoogleクラウドの中にねじ込まれている項目があります。
以前は無かったのにいつのまにか増えました。
これが目当ての機械学習です。
例えば、Google検索でテキストボックスに文字を少し入力すると、その先が予測されて表示されるという機能は、この機械学習の機能を使った結果のはず。
我々が普段使っている機能の裏側がここに眠っているのでしょう。
終わりに
次回からは、この機械学習について、調査と検証に着手していきたいと思います。
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