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ラボ 45分 universal_currency_alt クレジット: 5 show_chart 入門
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

所要時間は 1 分です

このラボでは、ニューヨーク市のタクシー乗車データを調査し、運賃見積もりツールのベースとなる機械学習モデルを構築します。

学習内容

このラボの内容:

  • ニューヨーク市のタクシー乗車に関する BigQuery 一般公開データセットにアクセスしてデータセットを調査する
  • Seaborn ライブラリを使用してデータセットを可視化する
  • 将来の ML モデル トレーニングに備えてデータセットを精査し、クリーンアップする
  • 将来の ML モデルのパフォーマンスを診断するためのベンチマークを作成する

設定

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。

タスク 1. Terraform スクリプト

このラボでは、Terraform スクリプトを使用して、この演習に必要な Vertex AI インスタンスを作成します。

ノートブック インスタンスには、この課題を完了するために必要な github リポジトリが含まれます。インスタンスの準備が完了するまで 2~3 分かかります。

これを待ってから Jupyter ノートブックを起動してください。そうしないと、スクリプトが中断され、リポジトリのクローンが作成されない場合があります。

タスク 2. API を有効にする

  1. ナビゲーション メニューナビゲーション メニュー アイコン)で、[API とサービス] をクリックします。

  2. 下にスクロールして、目的の API が有効になっていることを確認します。

  3. API が表示されていない場合は、上部にある [API とサービスの有効化] をクリックします。目的の API の名前を入力して検索し、有効化してプロジェクトで利用できるようにします。

タスク 3. Vertex AI ノートブックを起動する

Vertex AI ノートブックを起動するには:

  1. 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. [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。

このラボで使用する GitHub リポジトリ training-data-analyst のクローンが、Terraform スクリプトによってすでに作成されています。

タスク 4. データセットを調べて作成する

所要時間は 30 分です

  1. ノートブック インターフェースで、[training-data-analyst] > [courses] > [machine_learning] > [deepdive2] > [launching_into_ml] > [solutions] に移動して [explore_data.ipynb] を開きます。

  2. ノートブック インターフェースで、[編集] > [出力をすべて消去] をクリックします([編集] をクリックしてプルダウン メニューから [出力をすべて消去] を選択します)。

  3. 説明を読んで、各セルを順番に実行します。

ヒント: 現在のセルを実行するには、その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ノートブック UI 内の [実行] 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。

始める前に

  1. ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
  2. ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
  3. 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します

シークレット ブラウジングを使用する

  1. ラボで使用するユーザー名パスワードをコピーします
  2. プライベート モードで [コンソールを開く] をクリックします

コンソールにログインする

    ラボの認証情報を使用して
  1. ログインします。他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金が発生したりする可能性があります。
  2. 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
  3. ラボを終了する場合や最初からやり直す場合を除き、[ラボを終了] はクリックしないでください。クリックすると、作業内容がクリアされ、プロジェクトが削除されます

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ありがとうございます。

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1 回に 1 つのラボ

既存のラボをすべて終了して、このラボを開始することを確認してください

シークレット ブラウジングを使用してラボを実行する

このラボの実行には、シークレット モードまたはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウントの競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生することを防ぎます。