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    Google Cloud Skills Boost
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    Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 日本語版

    コース · 3時間
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    完了
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    700 を超えるハンズオンラボ、スキルバッジ、コースへのアクセス

    Vertex Explainable AI による画像分類モデルの説明

    ラボ 1時間 30分 universal_currency_alt クレジット: 5 show_chart 中級
    info このラボでは、学習をサポートする AI ツールが組み込まれている場合があります。
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    概要

    このラボでは、画像データの分類モデルをトレーニングして Vertex AI にデプロイすることにより、説明（特徴アトリビューション）付きの予測を可能にする方法を紹介します。

    学習目標

    1. Vertex AI でカスタム画像分類モデルを構築し、トレーニングする。
    2. モデルをエンドポイントにデプロイする。
    3. 説明を伴う予測を提供する。
    4. 統合勾配からの特徴アトリビューションを可視化する。

    タスク 0. 設定と要件

    各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

    1. Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。

    2. ラボのアクセス時間（例: 1:15:00）に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
      一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。

    3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

    4. ラボの認証情報（ユーザー名とパスワード）をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。

    5. [Google Console を開く] をクリックします。

    6. [別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
      他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。

    7. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。

    Notebooks API を有効にする

    1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニューで、[API とサービス] > [ライブラリ] をクリックします。

    2. 検索ボックスに「Notebooks API」と入力して Enter キーを押します。

    3. 検索結果に表示される「Notebooks API」をクリックします。この API が有効になっていない場合は [有効にする] をクリックします。

    Vertex AI API を有効にする

    1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニューで、[Vertex AI] > [ダッシュボード] をクリックします。

    2. [すべての推奨 API を有効化] をクリックします。

    [進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Notebooks API と Vertex AI API を有効にする

    タスク 1. Vertex AI Workbench インスタンスを開く

    1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニューで、[Vertex AI] > [ワークベンチ] をクリックします。

    2. インスタンスのページで [新規作成] をクリックします。

    3. デフォルトのゾーンとリージョン（ ）を使用してください。残りの設定はすべてそのままにして [作成] をクリックします。新しい VM が起動するまでに 2～3 分かかります。

    4. [JUPYTERLAB を開く] をクリックします。 JupyterLab ウィンドウが新しいタブで開きます。

    [進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Vertex AI Workbench インスタンスを作成する

    タスク 2. Vertex AI Workbench インスタンス内でコース リポジトリのクローンを作成する

    ノートブックのクローンを JupyterLab インスタンス内に作成するには:

    1. JupyterLab で、新しいターミナル ウィンドウを開きます。

    2. コマンドライン プロンプトで、次のコマンドを実行します。

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git cd asl-ml-immersion export PATH=$PATH:~/.local/bin make install
    1. リポジトリのクローンが作成されたことは、asl-ml-immersion ディレクトリをダブルクリックし、リポジトリのコンテンツが表示されることで確認できます。このディレクトリには、本コースのすべての Jupyter ノートブック ラボで使用するファイルが含まれています。

    [進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Vertex AI Platform Notebooks インスタンス内でコース リポジトリのクローンを作成する

    タスク 3. Vertex AI で TensorFlow モデルに説明可能性を付加する

    1. Notebooks インターフェースで、[asl-ml-immersion] > [notebooks] > [responsible_ai] > [explainable_ai] > [solutions] に移動し、[xai_image_vertex.ipynb] を開きます。

    2. Notebooks インターフェースで、[Edit] > [Clear All Outputs] をクリックします。

    3. Notebooks の手順をよく読み、Notebooks を実行します。

    ヒント: 現在のセルを実行するには、セルをクリックして Shift+Enter キーを押します。その他のセルコマンドは Notebooks UI の [Run] の下にあります。

    ラボを終了する

    ラボでの学習が完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Qwiklabs から削除され、アカウントの情報も消去されます。

    ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。

    星の数は、それぞれ次の評価を表します。

    • 星 1 つ = 非常に不満
    • 星 2 つ = 不満
    • 星 3 つ = どちらともいえない
    • 星 4 つ = 満足
    • 星 5 つ = 非常に満足

    フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。

    フィードバック、ご提案、修正が必要な箇所については、[サポート] タブからお知らせください。

    Copyright 2020 Google LLC All rights reserved. Google および Google のロゴは Google LLC の商標です。その他すべての企業名および商品名はそれぞれ各社の商標または登録商標です。
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    Before you begin

    1. Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
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