今の KPI はビジネス成長に貢献しているか? 「バイトル」が部門横断のデータ整備から真の KPI を問い直す
機械学習でアルゴリズムを構築する上で重要なのが「データセット」です。アルゴリズムの精度を上げるためにはより多くのデータと時間が求められますが、十分に大規模なデータセットを集めたり探したりするのは機械学習を行う上で特に苦労するポイント。そんなデータセットをオンライン上から検索できる「Dataset Search」の正式版をGoogleが公開しました。 Dataset Search https://datasetsearch.research.google.com/ Discovering millions of datasets on the web https://blog.google/products/search/discovering-millions-datasets-web/ Dataset Searchにアクセスするとこんな感じ。 データセットを検索するには、入力欄に検索した
By halfpoint Googleから発表された自然言語処理モデル「Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)」は、膨大な既存のテキストデータから文脈理解や感情分析を事前学習するため、自然言語処理モデルをゼロから学習させる必要がなく、あらかじめ言語の知識を備えた状態で使用できます。2019年9月に、BERTを軽量化し高速化を行った「ALBERT」がGoogleによって公開されました。 Google AI Blog: ALBERT: A Lite BERT for Self-Supervised Learning of Language Representations https://ai.googleblog.com/2019/12/albert-lite-bert-for-self-supervised.
電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、BigQueryで傾向スコア分析を行うための方法について紹介します。 広告効果ってあったの?広告効果とは、広告に接触した場合と接触していない場合とのその後のコンバージョン(例えば、購入金額や継続期間など)の差である、と言えます。 しかしながら、同一ユーザーにおいて、広告に接触した場合と接触していない場合とを同時に観測することはできません。 これを反実仮想(counterfactual)と呼びます。 そこで提案されたのが平均処置効果(average treatment effect, ATE)です。 広告に接触したユーザー群(𝑤=1)と接触していないユーザー群(𝑤=0)とのその後のコンバージョン(𝑦 )の差を広告効果とするものです。 ここで、介入(広告に接触する)の有無以外の条件が公平になるようにユーザー郡が分かれていれ
米Googleが、「Project Nightingale(プロジェクト・ナイチンゲール)」というコード名の下、米国の数千万人もの患者データにアクセスしていると、米Wall Street Journalが11月11日(現地時間)、独自に入手した文書に基づいてそう報じた。 同メディアによると、Googleは2018年、米国で2番目の規模の医療団体Ascensionと契約し、このプロジェクトを開始したという。 Googleがアクセスするデータには、患者の検査結果、診断内容、入院記録、患者名や生年月日などが含まれ、少なくとも150人のGoogleの従業員が数千万人の患者のデータにアクセスしているとしている。このプロジェクトについては患者も医師も通知されていない。 ただし、プライバシーの専門家によると、米連邦法でこうした取り組みは合法だとWall Street Journalは説明した。米連邦法で
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「日本のお客様、そして日本にお客様を持つ海外のお客様のために大阪にリージョンを作った」と、Google Cloud日本代表 阿部伸一氏。 Google Cloud CEOのトーマス・キュリアン氏は、大阪GCPリージョンは東京GCPリージョンとほぼ同じもので、東京GCPリージョンと合わせると国内のキャパシティは2倍以上になると説明。阿部氏は大阪GCPリージョンの機能について「東京とほぼおなじ、フルラインナップに近い形でサービスを開始します」としました。 大阪GCPリージョの運用開始により、日本の拠点内で地域も含めた冗長化をはかれるとともに、レイテンシの面では、大阪の顧客は東京GCPリージョンに比べて6ミリ秒ほどレイテンシも向上するとのこと。 また、Google Cloud Platformについて24時間365日の日本語によるサポートの開始もあわせて発表されました。 大阪GCPリージョンが2
SpaceX will launch four navigation satellites for the European Space Agency (ESA) amid ongoing delays with homegrown next-generation launch vehicles. The Wall Street Journal was the first to break the Welcome back to Found, where we get the stories behind the startups. This week Becca and Dom talk about the seemingly endless slate of rainy Saturdays here on the east coast. Thankfully, this episode
つい先日、Googleにランチに行ってきた。 Googleはオフィス内に3つの食堂があり、その全てを無料で社員は利用する事ができる。そして社員に知り合いがいると、その食堂を外部の人間も利用できるのだ。 <参考 Googleの社員食堂行ってきた! – はらぺこグリズリーの料理ブログ > あの有名なGoogleの中に潜入できる!こんなワクワクする展開もそうはあるまい。 というわけでGoogle社員に聞いた色々な話を織り交ぜつつ、現代のグローバル企業の深淵に迫っていこう。 能力不足でクビになった人が1人もいないGoogle日本支社 六本木ヒルズの43階にあるGoogle食堂での光景は異様としかいいようがない。 雰囲気を一言で表せば、まるで外国の大学のカフェテリアのようである。 そこに並ぶのは「ホテルのビュッフェかい!」といいたくなるような色とりどりの品目。全部で20種類ぐらいはあったんじゃないだ
※この投稿は、米国時間 2018 年 9 月 19 日に、Diane Greene (CEO, Google Cloud) によって投稿されたものの抄訳です。 Google の歴史において、日本は特別な国です。日本は北米以外の地域で初めてオフィスを構えた場所であり、今現在もテクノロジーの変化の方向性を示し、世界中のユーザーに役立てる上で、重要な拠点です。 AI は世界中のビジネスを変えようとしています。Google は、無理なく迅速に、そして有益な形で変化を実現できるよう、あらゆる分野のすべての企業に、このパワフルなテクノロジーをお届けしたいと考えています。本日の Google Cloud Next Tokyo では、日本語でのトレーニングや認定資格、そしてコラボレーションの事例を紹介します。これらはまさに先に述べたようなビジョンを、日本企業の皆様にお届けするためのものです。 日本語での
株式会社ファーストリテイリング to English page 株式会社ファーストリテイリングは、有明プロジェクトによる情報製造小売業の実現加速に向け、Googleとのグローバルな協業の一環として、Google Cloudとのパートナーシップを構築する等、様々な分野で具体的な取り組みを進めています。 現在、ファーストリテイリングが推進している有明プロジェクトは、お客様を深く理解し、お客様が求めているものだけを作り、最適な形でお届けするための、情報を中心とした「情報製造小売業」へと生まれ変わるためのプロジェクトです。その実現に向けて、我々は販売からサプライチェーンまで、会社のすべての仕組みを見直し、お客様を中心に全社員が連動して動くよう、働き方を根底から変える改革に取り組んでいます。 情報製造小売業の実現に向けては、世界中のデジタルパートナーと協業し、最先端のデジタルイノベーションを活用し続
by Samuel Zeller 世界各地からウェブ上にアップされている何千ものデータレポジトリや何万ものデータセット、政府や自治体が公開している情報などに簡単にアクセスすることができる「データセット検索(Dataset Search)」を、Googleが公開しました。 Dataset Search https://toolbox.google.com/datasetsearch Making it easier to discover datasets https://www.blog.google/products/search/making-it-easier-discover-datasets/ Dataset Search: Google launches new search engine to help scientists find datasets - The Verge
Googleで培われたシステム管理とサービス運用の方法論である「サイトリライアビリティエンジニアリング(SRE)」のノウハウをまとめた本が「Site Reliability Engineering」です。英語版の内容が無料で公開されているほか、オライリーから発刊予定のSREに関する書籍「The Site Reliability Workbook」も、2018年8月23日までの期間限定で公開されています。 Google - Site Reliability Engineering https://landing.google.com/sre/book.html Site Reliability Engineeringを読むには上記のサイトにアクセスし、「READ ONLINE FOR FREE」をクリック。 目次が表示されるので、まずは序文から読んでみます。「Foreword」をクリック。
「ユニクロアプリ」に、AI(人工知能)技術を活用したチャットbotサービス「UNIQLO IQ」が追加された。おすすめの商品やコーディネートを教えてくれる。2017年9月にモニター向けに試験提供していたものを改良し、全ユーザーに提供する。 ユニクロは7月11日、AI(人工知能)技術を活用し、商品やコーディネートを提案するチャットbotサービス「UNIQLO IQ」の提供を全てのユーザー向けに始めた。「ユニクロアプリ」(iOS/Android)で利用可能。2017年9月からモニター2000人に先行して提供していたものを改良し、新たに人気商品をカテゴリーごとに紹介する「人気ランキング」、旅行やバーベキューなどシーンに合わせたコーディネートを薦める「着こなし提案」などの機能を追加した。 UNIQLO IQは、ユニクロアプリの画面に表示される「IQで探す」から利用できる。性別を選択すると人気の商品
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
Jason Mayes Senior Creative Engineer, Google Machine Learning 101 Feel free to share this deck with others who are learning! Send me feedback here. Dec 2017 Welcome! If you are reading the notes there are a few extra snippets down here from time to time. But more for my own thoughts, feel free to...
さまざまなデータをグラフや表で分かりやすく表示するためのツールはいろいろありますが、その中の一つが「Googleデータスタジオ」です。Googleが作ったサービスという利点を生かし、GoogleアナリティクスやAdWordsなど同じGoogle製のサービスとの連携が簡単ということで、実際にGoogleアナリティクスとの連携を試してみました。 データスタジオ(ベータ版) | データの視覚化とレポートの作成 | 無料版を試す - Google https://www.google.com/analytics/data-studio/ まずはGoogleデータスタジオのページへ行き、「無料版を試す」をクリックします。 Googleにログインします。ログインしたいアカウントをクリックして…… パスワードを入力し、「次へ」をクリック。 Googleデータスタジオを使えるようになりました。「空白」をク
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