# GCP Vertex AIでエンドツーエンドの分類パイプラインを構築するステップ

## 目次

1. イントロダクション

2. GCP Vertex AIとは？

3. データ準備

   - 3-1. データセットの選定

   - 3-2. データの前処理

4. Vertex AI Workbenchの設定

5. モデルの構築

   - 5-1. モデル選定

   - 5-2. モデルのトレーニング

6. モデルの評価

   - 6-1. 評価指標

   - 6-2. モデルの改良

7. モデルのデプロイ

   - 7-1. エンドポイントの作成

   - 7-2. モデルのデプロイ方法

8. 運用とモニタリング

   - 8-1. ログとメトリクスの確認

   - 8-2. モデルの改良とリデプロイ

9. まとめ

## 1. イントロダクション

エンドツーエンドの分類パイプラインを構築することは、データサイエンスおよび機械学習のスキルを非常に高める方法です。本記事では、Google Cloud Platform (GCP) のVertex AIを利用して、データ準備からモデルのデプロイまでのステップを詳細に説明します。

## 2. GCP Vertex AIとは？

Vertex AIは、Google Cloudが提供する統合機械学習プラットフォームであり、データサイエンティストや機械学習エンジニアがモデルをより簡単に構築、デプロイ、スケーリングできるように設計されています。

## 3. データ準備

### 3-1. データセットの選定

最初のステップは、プロジェクトに適したデータセットを選定することです。例えば、二項分類の場合、スパムメール検出のためのメールデータなどが考えられます。データのソースが重要であり、信頼性のあるデータを選定します。

### 3-2. データの前処理

データのクレンジング、欠損値の処理、データの正規化等を行います。これがないと、モデルの精度が下がる原因となります。テキストデータに関しては、トークナイゼーションやストップワードの除去も考慮します。

## 4. Vertex AI Workbenchの設定

Vertex AI Workbenchは、モデルの実験や分析を行うための統合環境です。GCPのコンソールで新しいワークベンチ環境を設定し、必要なPythonライブラリ（TensorFlow、scikit-learn など）をインストールします。

## 5. モデルの構築

### 5-1. モデル選定

scikit-learnのランダムフォレスト、ロジスティック回帰、あるいはTensorFlowのニューラルネットワークなど、タスクに適したモデルを選びます。

### 5-2. モデルのトレーニング

選定したモデルに対して、過去のデータを利用して訓練を行います。トレーニング中に精度やF1スコアなどの評価指標が期待通りに改善されることを確認し、必要に応じてハイパーパラメーターの調整を行います。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. モデルの評価

### 6-1. 評価指標

トレーニングデータではなく、テストデータを用いて精度、再現率、F1スコアなどを計算し、モデルのパフォーマンスを評価します。

### 6-2. モデルの改良

評価の結果を基に、特徴量の追加やモデルの調整（e.g., ハイパーパラメーターの調整）を行い、モデルを改善します。

## 7. モデルのデプロイ

### 7-1. エンドポイントの作成

Vertex AIのモデル登録機能を用いて、デプロイしたモデルをエンドポイントに接続し、API経由で利用可能にします。

### 7-2. モデルのデプロイ方法

Vertex AIで提供されるエンドポイントにモデルをデプロイすることで、RESTful APIとしてオンラインで利用可能にできます。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 8. 運用とモニタリング

### 8-1. ログとメトリクスの確認

Vertex AIは、統合的なログとメトリクスの追跡機能を提供します。これらを用いて、モデルの動作が予期した通りであるかを継続的にモニタリングします。

### 8-2. モデルの改良とリデプロイ

運用中に取得したデータを元にモデルの改良を行い、新たにトレーニングし直してリデプロイすることで、モデルの効果を持続させます。

## 9. まとめ

GCPのVertex AIを使用すると、データ準備からモデルのデプロイまで、エンドツーエンドの分類パイプラインを効率的に構築できます。今回の記事で紹介したステップを基に、GCP上で簡便に機械学習プロジェクトを立ち上げることが可能です。これはデータ駆動型意思決定のプロセスを迅速化する手助けになるでしょう。

# GCP Vertex AIでエンドツーエンドの分類パイプラインを構築するステップ

## 目次

1. イントロダクション

2. GCP Vertex AIとは？

3. データ準備

   - 3-1. データセットの選定

   - 3-2. データの前処理

4. Vertex AI Workbenchの設定

5. モデルの構築

   - 5-1. モデル選定

   - 5-2. モデルのトレーニング

6. モデルの評価

   - 6-1. 評価指標

   - 6-2. モデルの改良

7. モデルのデプロイ

   - 7-1. エンドポイントの作成

   - 7-2. モデルのデプロイ方法

8. 運用とモニタリング

   - 8-1. ログとメトリクスの確認

   - 8-2. モデルの改良とリデプロイ

9. まとめ

## 1. イントロダクション

エンドツーエンドの分類パイプラインを構築することは、データサイエンスおよび機械学習のスキルを非常に高める方法です。本記事では、Google Cloud Platform (GCP) のVertex AIを利用して、データ準備からモデルのデプロイまでのステップを詳細に説明します。

## 2. GCP Vertex AIとは？

Vertex AIは、Google Cloudが提供する統合機械学習プラットフォームであり、データサイエンティストや機械学習エンジニアがモデルをより簡単に構築、デプロイ、スケーリングできるように設計されています。

## 3. データ準備

### 3-1. データセットの選定

最初のステップは、プロジェクトに適したデータセットを選定することです。例えば、二項分類の場合、スパムメール検出のためのメールデータなどが考えられます。データのソースが重要であり、信頼性のあるデータを選定します。

### 3-2. データの前処理

データのクレンジング、欠損値の処理、データの正規化等を行います。これがないと、モデルの精度が下がる原因となります。テキストデータに関しては、トークナイゼーションやストップワードの除去も考慮します。

## 4. Vertex AI Workbenchの設定

Vertex AI Workbenchは、モデルの実験や分析を行うための統合環境です。GCPのコンソールで新しいワークベンチ環境を設定し、必要なPythonライブラリ（TensorFlow、scikit-learn など）をインストールします。

## 5. モデルの構築

### 5-1. モデル選定

scikit-learnのランダムフォレスト、ロジスティック回帰、あるいはTensorFlowのニューラルネットワークなど、タスクに適したモデルを選びます。

### 5-2. モデルのトレーニング

選定したモデルに対して、過去のデータを利用して訓練を行います。トレーニング中に精度やF1スコアなどの評価指標が期待通りに改善されることを確認し、必要に応じてハイパーパラメーターの調整を行います。

```python

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

# データの分割

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)

# モデルの作成

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# トレーニング

model.fit(X_train, y_train)

# 評価

predictions = model.predict(X_test)

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))

```

## 6. モデルの評価

### 6-1. 評価指標

トレーニングデータではなく、テストデータを用いて精度、再現率、F1スコアなどを計算し、モデルのパフォーマンスを評価します。

### 6-2. モデルの改良

評価の結果を基に、特徴量の追加やモデルの調整（e.g., ハイパーパラメーターの調整）を行い、モデルを改善します。

## 7. モデルのデプロイ

### 7-1. エンドポイントの作成

Vertex AIのモデル登録機能を用いて、デプロイしたモデルをエンドポイントに接続し、API経由で利用可能にします。

### 7-2. モデルのデプロイ方法

Vertex AIで提供されるエンドポイントにモデルをデプロイすることで、RESTful APIとしてオンラインで利用可能にできます。

```shell

gcloud ai endpoints create \

    --project=your-project-id \

    --region=us-central1 \

    --display-name=your-endpoint-display-name

```

## 8. 運用とモニタリング

### 8-1. ログとメトリクスの確認

Vertex AIは、統合的なログとメトリクスの追跡機能を提供します。これらを用いて、モデルの動作が予期した通りであるかを継続的にモニタリングします。

### 8-2. モデルの改良とリデプロイ

運用中に取得したデータを元にモデルの改良を行い、新たにトレーニングし直してリデプロイすることで、モデルの効果を持続させます。

## 9. まとめ

GCPのVertex AIを使用すると、データ準備からモデルのデプロイまで、エンドツーエンドの分類パイプラインを効率的に構築できます。今回の記事で紹介したステップを基に、GCP上で簡便に機械学習プロジェクトを立ち上げることが可能です。これはデータ駆動型意思決定のプロセスを迅速化する手助けになるでしょう。

GCP Vertex AIでエンドツーエンドの分類パイプラインを構築するステップ

目次

続きを読むには単価診断を受けてください（30秒）