Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表

Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。

「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。

学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能

Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。

Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、自動車など、画像内のさまざまな物体を検出できます。

このように「Cloud Vision API」は簡単に使える一方で、Googleがあらかじめ学習させていない物体は検出できません。例えば、雲の写真を見せてそれが積乱雲かどうかを判別する、といったことは学習していないのでできません。

ユーザー独自の画像認識を実現するには、これまではユーザー自身がゼロから機械学習のモデルを作成し、大量のデータを読み込ませて学習させる必要がありました。当然ながら、その作業には機械学習の専門家があたる必要がありました。

今回発表された「Cloud AutoML Vision」は、すでにGoogleによって画像認識機能を備えた学習済みのAPIを基に、ユーザーが用意した画像を学習させることで、すぐにユーザーが望む認識機能を実現することが可能なAPIです。

画像を読み込ませるだけで学習してくれる

Googleが公開したデモは、積乱雲や巻雲といった雲の画像を学習させることでCloud AutoML Visionが雲の種類を見分けられるようにする、というもの。

下記がCloud AutoML Visionの画面。ユーザーが学習させるデータ群として画像が用意されており、それらの画像には「cirrus」（巻雲：けんうん）や「Cumulonimbus」（積乱雲）などのラベルが付いています。

これらを読み込ませた学習させると、学習後の統計データなどが表示され、評価することができます。

学習させたあと新たな雲の画像を読み込ませると、巻雲の可能性が高いと認識しました。

説明によると、画像は数十枚（a few dozen）程度から始められるとのことです。

このように、ユーザーは画像データがあれば独自の学習をさせることができるため、より簡単かつ迅速に機械学習の機能を利用できるようになります。

Cloud AutoML Vision APIを含むCloud AutoMLはアルファ版の段階で、現在利用の申し込みを受け付けています。