Google Cloud Platform（GCP）では、Google社内の研究開発で生まれたAIや機械学習技術を開発者向けに提供している。主要サービスの特徴や使い方を、Google所属のエンジニアが解説する。
連載
Googleエンジニアと学ぶGCP［AI・機械学習］
目次
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第3回 Cloud AutoMLで機械学習に挑戦
今回は、GCPの機械学習（Machine Learning：ML）ツールである「Cloud AutoML」を取り上げます。Cloud AutoMLは、機械学習の専門知識が十分になくても、ビジネスニーズに合った高品質なモデルを構築できるサービス群です。
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第4回 BigQuery MLで手軽に機械学習を体験
「BigQuery ML」（BQML）は、GCPのデータウエアハウス「BigQuery」を使って、SQLクエリを通じて機械学習モデルを作成・実行できる機能です。慣れ親しんだSQLを活用できるので、複雑なコードを書かずに機械学習を利用できます。
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第5回 Cloud AIの導入・運用時に押さえておくべきこと
GCPのCloud AIサービスをどのようにプロジェクトに導入するのかを考えます。製造業を例に、Cloud AIの運用方法についても紹介します。
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第1回 GCPのAI・機械学習サービス
GCPでは、Google社内の研究開発で生まれたAIや機械学習技術を、開発者のニーズに合わせて提供しています。こうしたサービスの概要を紹介します。
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第2回 機械学習APIを使ってみよう
GCPの機械学習APIを実際に使って、どのように利用するかを実際のコードを交えながら紹介します。このハンズオンでは、音声データをテキスト化する「Cloud Speech-to-Text API」を利用します。
