Sendai.go x GDG Cloud 仙台 ハンズオン

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1. Sendai.go x GDG Cloud 仙台 ハンズオン 瀬上祐匡 2023/6/14
2. 瀬上 祐匡（せのうえ ひろまさ） 株式会社ビデオマーケット バックエンドエンジニア • GCP, Go, Python等,BI,データ分析 • @senoue,@hiromasa.senoue • モノノフです。 • 好きなものは、Cloud Function • Sendai.go やってます 自己紹介 株式会社ビデオマーケット TVOD（都度課金）を軸とした動画配信サービス 映画、アニメ、ドラマなど多彩なジャンルで配信本数は 国内最大級 自社が開発した独自エンコード方式で高品質な動画を提供
3. イントロダクション
4. 1. イントロダクション 2. VertexAIの概要 3. ハンズオン 4. まとめ
5. 1. Goのいいところ a. シンプルでわかりやすい構文 - GOはC言語に似たシンプルでわかりやすい文法を 持っており、初心者でも扱いやすい言語です。 b. 高速な処理速度 - GOはコンパイル型言語であり、C言語と同等かそれ以上のス ピードで処理することができます。 c. 軽量なマルチスレッド処理 - GOは軽量で高速なマルチスレッド処理が可能であり、 複数の処理を同時に行うことができます。 d. 豊富なライブラリ - GOには豊富な標準ライブラリが用意されており、簡単に利用す ることができます。また、外部ライブラリも充実しており、機能拡張が容易です。 e. 静的型付け言語 - GOは静的型付け言語であり、変数の型を明確に定義することで バグを事前に防ぐことができます。また、エディタの自動補完機能が優れており、開 発効率が向上します。
6. 1. Goインストール a. https://go.dev/dl/ 自分の環境に合っ たプラットフォーム をインストール
7. VertexAIとは
8. - VertexAI とは - Vertex AIは、Google Cloudのマシンラーニング プラットフォームであり、企業が機械学習によって価値 を生み出すことを容易にします。
9. - なぜVertex AIを使用する必要があるので すか？ - Vertex AIは、複雑な機械学習モデルを作成するため のエンドツーエンドのソリューションを提供しています。 また、柔軟性が高く、カスタマイズが可能であり、開発 者やデータサイエンティストが必要なツールを提供して います。
10. - どのような分野で利用されていますか？ - Vertex AIは、画像認識、音声認識、自然言語処理、 異常検出、推薦システム、予測分析など、さまざまな分 野で利用されています。 企業は、製造、小売、金融、医療、自動車、エネル ギー、物流などの業界で利用しています。
11. - VertexAIを使ってどんなことができ る？
12. - あらかじめトレーニングされたモデルを使って予 測を行うことができます - 画像分類：画像に関する予測を行うことができます。例えば、カテゴ リ分類、オブジェクト検出、顔認識などがあります。 - 自然言語処理：文章を解析することで、感情分析、意図判断、単語 埋め込みなどが可能です。 - 音声解析：音声ファイルのテキスト化や、話者認識、音声変換など ができます。 - 構造化データ分析：テーブルデータからの予測も可能で、例えば、 売上予測や不良品検知などがあります。
13. 本日のハンズオン
14. - コードの場所 - https://github.com/SendaiGo/hands-on-vision-AI - 画像データなど - https://drive.google.com/drive/folders/1vvTeHUL8O n8tcy4TYD2Uj0xuQtF--CwE?usp=drive_link
15. - ハンズオン内容（前半） - 01.DetectImageProperties - 画像のプロパティを検出する（ 5分） - 02.DetectFaces - 顔の抽出（5分） - 03.DetectLabels - 画像のラベルを検出する（ 5分） - 04.DetectTexts - 画像のテキストを検出する（ 5分） - 05.ProduceSearch - 画像のプロダクト検索 （5分）
16. - ハンズオン内容（後半） - 06.DetecSafeSearch - 画像のセーフサーチを検出する（ 5分） - 07.DetectWeb - 画像のウェブ検索を検出する（ 5分） - 08.DetectCropHints - 画像のクロップヒントを検出する（ 5分） - 09.DetectLandmarks - 画像のランドマークを検出する（ 5分） - Vertix AI の モデルを作成する - 時間があったら（15分）
17. 独自データセットと モデルで実行
18. - 次回実施予定
19. Thank You