【2024】爆速でGCPにリモートAI開発環境を構築する方法🔥 - TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
はじめに こんにちは、TC3 AIチームの@mumeco_mlです！弊社は2022/10からGCP Cloud Partnerとなっておりまして、現在GCP(Google Cloud Platform)のプロジェクトでの活用をより促進しております。今回は、このGCPの機能の1つであるCompute Engineを利用したAI開発環境の作り方をご紹介いたします。GCPのVMで開発環境を作る場合、大きく分けて事前にML用に用意された環境を利用する方法と、Dockerを使ってOS環境等も含めて作る方法があると思いますが、今回は前者を説明します。需要があれば、後者の解説も作ろうと思います。 クラウド開発環境の利点・欠点 利点 高額なGPUをオンデマンドで効率的に活用できる ローカルマシンの動作が重くならない 任意のマシンスペックを利用できる 欠点 使用時間に応じて課金される 実際に開発するまでに環
機械学習プロジェクトの進め方・課題・解決策 - TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
はじめに 人工知能の技術はますます一般的に利用可能になっており、多くの企業が手元に溜め込んだデータを元に機械学習を活用し、社内の業務効率化や事業の改革に活用しようと目論んでいます。 今回は、機械学習プロジェクトを進める大まかなステップとステップにおける課題、解決策をご紹介したいと思います。 機械学習プロジェクトの一般的な進め方 機械学習を活用したアプリケーション開発のプロジェクトを進める上で進め方については、『いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本』に非常にわかりやすく説明されていますが、一般的には、「企画構想」「PoC」「実装」「運用」の大きく4つのフェーズに分けることができます。各フェーズ毎にアジャイルに繰り返し仮説・検証のサイクルを回していくことになります。 各フェーズについて簡単に以下の通り説明します。 ●企画構想フェーズ ビジネスゴールを見据えてどのような品質の人工知能エンジ
2021年05月時点で自分が実践している MLOps の情報収集方法
2021-05-29 先日、同僚に「機械学習プロジェクトに興味があるんだけど、おすすめの資料があったら教えてほしい」と言われたので、Blog 記事に現時点でのおすすめの資料としてまとめておいたら、数年後見返したら面白そうだと思ったので記事として公開しておく。 おすすめの資料プロジェクトマネジメントや考え方、思想How Google does Machine Learningこれは機械学習を実応用する人たちにはぜひ見てほしいビデオ講義。前半が、機械学習プロジェクトの計画や、優先順位、よくあるアンチパターンについて GCP で機械学習について多く関わってきたエンジニアが解説してくれていて、非常に勉強になる。 感想記事リーン・スタートアップ ムダのない起業プロセスでイノベーションを生みだす顧客が求めるものを作ろう。機械学習にこだわったらまずだめなので… (詳しくは後述の Rules of ML
旭化成様向け、機械学習コンテスト開催｜ボルト締め付けの音声からトルク値予測 | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
※本投稿はTopcoderコンテストページの日本語での要約記事です TC3はクラウド基盤、データサイエンス、ブロックチェーンなどの先端技術、そしてウェブ・モバイルアプリケーションの4つのテクノロジー領域において、グローバル開発者コミュニティであるTopcoderをはじめとしたGigを活用した独自の共創プロジェクトマネジメント手法により、お客様のクイックウィンを実現するためのサービスを提供しています（Topcoderサービスについて）。 今回、グローバル化学メーカーである旭化成様向けの音声認識領域における機械学習に関したプロジェクトとして、1月8日（日本時間夜）よりTopcoder Marathon Match コンテストが開催されます。日本語でのレポート提出も許可されていますので、機械学習の腕試しにご参加してみてはいかがでしょうか。 コンテスト名 ボルト締め付けの音声からトルク値を予測する
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