GCPのデータエンジニアの資格試験でも、AI系のサービスが出題されます。
ですのでAIプロダクトについておおまかにまとめようかと思ったのですが、世の中にはいい感じにまとめ記事を書いてくださる方がいますね。
大変ありがたい。
クラスメソッドさんの記事は、これの執筆時点 (2020年10月25日) ではもっともよくまとまっていると思います。
https://dev.classmethod.jp/articles/mrmo-gcp-ai-ml-summary-2020/
9月にもDocument AIなどの追加機能についてアナウンスがあったようです。
https://japan.zdnet.com/article/35159135/
この記事はAI Platformというタイトルですが、Google CloudのサービスとしてはAI Platformだけではなく、それ以外のサービスもお互いに連携・補完しあっているようです。
おおまかには下記のとおりですが、細かくは画像や自然言語、音声、テーブルデータに対する機械学習サービスが提供されています。
- AI Platform: 機械学習モデルを作成、学習、実装するプラットフォーム。
- AI Building-Blocks: 画像や自然言語について開発済みのモデルを使って機械学習システムを構築するサービス。
- Cloud AutoML: カスタム機械学習モデルを作成できるサービス。
- TensorFlow Enterprise: TensorFlowの開発環境や構築したモデルをデプロイするサービス。
また、Google Cloudは機械学習に関しても認定資格をベータ版で準備しているようです。
機械学習の仕組みやGoogle Cloudの機械学習サービスについては、こちらの試験でより深く問われると思います。
https://cloud.google.com/certification/machine-learning-engineer?hl=ja
以上です。ありがとうございました。