Cloud Machine Learningは、Googleが2016年「GCP Next 2016」で発表したクラウドサービスです。
Googleが自社サービスの機械学習に使用していた機械学習ライブラリ「TenserFlow」がベースになっており、クラウドのリソースを利用出来るほかに、Googleが開発した機械学習モデルをAPIとして公開しており、アプリ開発者が短時間で効率的な機械学習を利用したアプリケーションを開発できるようになっています。

Cloud Machine Learningの特徴

Cloud Machine Learningは、Googleのクラウドリソースを利用して、機械学習を行うことが出来るのが特徴です。
機械学習をローカルで実施するには、高速なマシンと膨大な時間が必要ですが、クラウドのリソースを利用することによって、短時間で結果を出すことが可能です。

Cloud Machine Learningは、Googleが使用している機械学習ライブラリの「TenserFlow」を利用することが可能で、「TenserFlow」は、オープンソースで公開されています。

Googleが自社サービスに機械学習を利用した例として、Googleの音声検索の音声認識、Google Nowの提案機能、GooglePhotosの画像の分類機能、Google翻訳、Googleのメールアプリの自動返信機能（日本語には未対応）などがあります。

これらの機械学習の機能の一部をGoogle Cloud Platform上で利用可能なAPIとして公開しています。

Cloud Machine Learningが提供するAPI

Googleは同時に、完成された機械学習のモデルをAPIとして提供されています。
APIを使用すれば、新たに機械学習を行う必要すらなく、機械学習の結果をGoogle Platform上で利用することが可能です。

○Cloud Vision API
画像認識のAPIで、画像を入力すると以下のような情報を得ることが可能です。

・画像に映っている物体を検知し分類する
・画像に含まれる文章の認識機能
・画像に含まれる顔や表情の認識機能
・画像に含まれる建物などから、ランドマークを検知し名所や位置情報を検知する
・画像に含まれる有名企業などのロゴの検知
・画像に有害にコンテンツが含まれているかの判断

○Cloud Speech API
Google音声検索などに利用されている音声認識のAPIです。
音声データを入力するとそれを文章化して返します。
認識能力は高く、多少の雑音が混ざっていても音声認識をすることが可能です。

　Machine Learning（機械学習）