以前よりGoogleではCloud AutoMLという"Learning to learn"フレームワークによる「人手完全不要の全自動機械学習モデリング&API作成」サービスを展開してきていましたが、それらは画像認識や商品推薦はたまた自然言語処理がメインで、最もオーソドックスな構造化データに対する多変量モデリングは提供されていませんでした。
が、今年のCloud Nextにおいてついに多変量モデリング版であるAutoML Tablesのベータ版が公開されたということで、既に色々な方が「試してみた」系の記事を書かれているようです。
https://medium.com/@matsuda.minori/google-cloud-next-sf-19%E3%81%A7%E7%99%BA%E8%A1%A8%E3%81%95%E3%82%8C%E3%81%9Fauto-ml-tables%E3%82%92%E6%97%A9%E9%80%9F%E8%A9%A6%E3%81%99-f5ff2f4a475b
ということで、遅ればせながら僕もちょっと試してみようと思います。ただ、単に試すだけでは面白くないので、いくつか他の機械学習モデルも用意してそれらとのパフォーマンス比較をすることとします。