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昨年、残念ながら中止になってしまった、Google I/Oですが、
今年2021年はオンラインですが、無事開催。

良かったです。イベントも色々と楽しませていただきましたが、特に注目している新しく発表されたAI開発環境「GoogleVertex AI」を早速、試してみました。

Vertex AI の概要は以下にて。

Vertex AI は、統一された API、クライアント ライブラリ、ユーザー インターフェースに AutoML と AI Platform を統合します。AutoML を使用すると、コードを記述することなく、画像、動画、表形式のデータセットに対してモデルをトレーニング可能。AI Platform でのトレーニングでは、カスタムのトレーニング コードを実行できます。Vertex AI を使用すると、AutoML トレーニングとカスタム トレーニングの両方の利用がOK。
Vertex AI を使用して、モデルの保存、モデルのデプロイ、予測のリクエストを行えます。

GCPを利用されている方なら利用は非常に簡単です。

https://console.cloud.google.com/vertex-ai
（１）プロジェクト作成もしくは設定　←ここは目的に応じたモデルタイプ（データタイプ）の選択
※これでやれることがだいたい分かります。

（２）データセットを作成　←ここが結構手間がかかる
※ここで機械学習に利用する、画像や動画、テキスト等をアップします。
通常は、クラウドストレージを利用します。
https://console.cloud.google.com/storage/
ファイルアップの仕方はCSVでデータを作成し『インポート』上記のCloud Storage でアップした後、『パソコンからインポート ファイルをアップロード』で作成したCSVファイルからのアップロードで行うのが一番簡単です。
CSVは
gs://ディレクト/***.png,ラベル名
gs://ディレクト/***.png,ラベル名
gs://ディレクト/***.png,ラベル名

（３）トレーニング等
上記でデータセットを作成すると、モデル実行が可能になりますので、そちらで実行する形になります。
テスト画像は１５０件程度でしたが、
トレーニング実行時間（結果抽出までの学習）まで約20分程度かかりました。

画像ラベルの分類、真陽性、偽陰性などの結果もなかなかおもしろく、モデルタイプを色々と実験すると面白そうです。
まだまだ、コスト的な面で共用サーバが多いですが、これだけ手軽にAIの機能が活用できるとなれば、GCPの利用が高まりそうだなと感じます。
今後も引き続き研究していきたいと思います。