vertexAIって何だろう？

そもそもデータサイエンスにおけるフローって何があるか？

これを考えるとわかりやすい！

1. データの収集
2. データの前処理
3. 機械学習モデルの作成
4. 機械学習モデルの学習
5. 学習結果の評価
6. 機械学習モデルのデプロイ
7. 予測
   そして、ここら辺をかなり楽にサポートしてくれるのがvertexAIっていうこと。らしい。
   (ちなみに、この1~3あたりまでのデータ処理の部分を、まとめて流れるように実行できるようにすることをパイプライン処理と言います！パイプをつなげて一気にやっちゃうイメージですね。vertexAIを見ているとよく出てきます。)

Vertex AIの強み

• 例えば、VertexAIでは機械学習モデルのハイパーパラメータを自動的にチューニングできる機能がある。 - これって、エンジニアがモデルのチューニングに必要としていた時間を大幅に削減してくれて、本来やるべきことに集中できる
• つまりは、ここからもわかる通り、データサイエンスの痒いけど届かない！をやってくれるサービス方針なのかな。
• そして他のgoogleサービスともシームレスに連携できるのが強み

特色

• youtubeの公式動画で使い方を結構しっかりと説明してくれてるのいいよな
• Vertex AI Search and Conversation
• generative ai agent：大規模言語モデルを使用して、ユーザーの質問に答えることができる
• enterprise search：データのインデックス、クエリを投げることができる
• recommendations：ユーザーに関連性の高い商品やサービスを回答してくれる それぞれの料金
• 基本的には従量課金
• auto ml ・auto mlを利用したモデルの事前学習もできる
  • データサイエンティストだと、作りたいモデルに合わせてどんな学習をしていけばいいのかがわかる。
  • でも、auto mlではそういった部分を自動化してくれる。
• auto mlではendpointsを作成できる。つまり自作のモデルをデプロイして、リクエストを処理してくれるエンドポイントを生成することができる
• vertex ai workbench：データサイエンス周りが何でも触れるJupiter notebookベースの環境
• generative app builderから名称変更したから、そっちでも調べるのもあり
• Colab Enterprise マネージドなgoogle colaboratoryの環境 　
  ※マネージドとは、管理してくれてるという意味。つまりめんどくさいアレやコレやをユーザーが何もしなくても、googleさんが捌いてくれる。

結論

Vertex AIとは、googleが提供する機械学習サービスのプラットフォーム名。
Vertex AIの中でユーザーはデータサイエンス周りのいろんなタスクを自由に処理できる。