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[BOOKデータベースより]
本書は、Google Cloud上でAI、機械学習を用いた実用的なアプリケーションを構築するために必要となる知識を幅広くまとめた書籍です。第1部では、データ基盤の構築、分析からBigQuery、Gemini Enterprise Agent Platform、Agent Development KitといったGoogle Cloudでの製品、サービスの概要や利用方法を紹介します。第2部では、それらの内容を踏まえて、探索的データ分析、ベイズ最適化、会話情報の分析、画像分析、GIS、データパイプライン、AIエージェントの品質評価など多様な利用方法を解説します。Google Cloud上でAI/MLパイプラインを構築する際には、手元に置いておきたい1冊となるでしょう。
第1部 サービス紹介編(データサイエンス概論;Google Cloudにおけるデータサイエンス;Google Cloudの準備;最新のデータ基盤とデータ処理;データ分析、AI/ML開発環境を構築する;BigQueryを活用したデータ分析と機械学習;Gemini Enterprise Agent Platformによるモデル開発の実践;機械学習パイプラインによるMLOpsの実現;Agent Platform Inferenceを用いた予測基盤の構築;Gemini Enterprise Agent Platformにおける生成AIサービス;Google ADKを用いたAIエージェント開発)
[日販商品データベースより]第2部 実践編(Agent Platform WorkbenchとAgent Platform AutoMLによる機械学習の実践;Agent Platform Vizierによるベイズ最適化;BigQueryで呼び出したGeminiによる会話情報のカテゴライズ;BigQuery MLとGeminiによる画像データの分析;BigQuery GIS(地理情報分析)とPlace Insightsの融合;Agent Platform Feature Storeによる特徴量管理;Dateformを用いたMLパイプラインの構築;Gen Al Evaluation ServiceによるLLMとAIエージェントの品質評価)
付録A 環境セットアップ
Google Cloudの各サービスを最大限活用しながらMLOpsを実践!
Google Cloudの強みであるAIやデータ分析を、実例とハンズオンで基礎から学べる一冊です。本書はサービス紹介と実践編の二部構成で、データの収集から分析、MLOpsの構築までを体系的に解説します。最大の特徴は、企業ユーザーコミュニティで活躍する現役エンジニアによる、実務に即した活用事例とサンプルコードが豊富な点です。初心者から上級者まで、現場のリアルなナレッジを通じて実践的なスキルを習得できる内容となっています。