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[ML Study Jams Vol.4] Qwiklabs：AI Platform を使用したオンライン予測での scikit-learn モデル提供

Dialogflow で AI チャットボットを実装する
内容：scikit-learn で機械学習モデルを構築しアプリケーションのモデルをリアルタイムで提供するラボ。「scikit-learn」って何？実際に機械学習モデルを構築したことがなかったので選択。

学習前に
  • scikit-learn　機械学習のオープンソースライブラリ。「サイキット・ラーン」と読む。
  • AI Platform　GCPのサービスで大規模な機械学習モデルをトレーニングし、トレーニング済みモデルをクラウドでホストし、モデルを使用して新しいデータについて予測することが可能。
  • AI Platform Prediction　サイズを問わず、あらゆる種類のデータに対して機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービス。

実際のラボ
[Agenda]
  1. モデルを作成してファイルに保存する
  2. 保存したモデルを Google Cloud Storage にアップロードする
  3. AI Platform でモデルリソースを作成する
  4. モデル バージョンを作成して、scikit-learn モデルをリンクする
  5. オンライン予測を行う
  • 学習モデルをAI Platformにリリースして利用するまでの一連の流れを理解するには良いラボ
  • pythonコードが出てくるが、基本理解していなくてもコピペで完結
  • 可能であれば、コードも理解しておくとより、実践的であると思うが、軽く機械学習やAI Platformに触れたいという人にも向いているラボ
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