■本書紹介

機械学習では、様々なアルゴリズムの学習モデルが注目されています。しかし実際にこれらをシステムに組み込み、サービスとして展開するには、学習モデル以外の多くの構成要素が必要となります。
これらの構成要素を含んだシステム構成を、実際のコーディング例を参照しながら解説し、これからシステムを構築したい読者をサポートするのが本書の狙いです。

Google Cloud Platform（GCP）には、機械学習と相性の良いサービスが豊富に提供されています。
Google App Engine やBigQuery 、Dataflow 、ML Engineなどを用いて、データ処理から機械学習の演算にいたる環境までサーバーレスで構築することができ、さらにこれらを容易に組み合わせることができます。

本書を通じて、機械学習システムの構築方法を学ぶことができ、さらに、GCPが提供している高機能な各種ツール群に実際に触れながら、その使い方、組み込み方をマスターできます。

■著者プロフィール

吉川 隼人（よしかわ はやと）

1982年宮城県生まれ。東京理科大学大学院基礎工学研究科修士課程終了。
メーカーの研究開発部門にて、画像処理ASIC/FPGAの開発プロジェクト、アジアパシフィック圏でのクラウドによるソリューション展開、IoTデータ解析や機械学習を用いた新規技術開発などを経験。
現在は、米系IT企業にてクラウドを使ったサービスの開発を提案するエンジニアとして活動する傍ら、Google Cloud Platformや機械学習をテーマに各コミュニティにも登壇し、これらの普及に努めている。