キャリアアッププログラム「Google Career Certificates」日本版を開始
日本には、少子高齢化による労働人口の減少、地方と都市部、大企業と中小企業におけるデジタル格差といった課題があります。その課題をチャンスに変え、可能性を最大限開花させるための鍵が、デジタルトランスフォーメーションです。実際に、デジタルを最大限活用することで 2030 年までに日本で生まれる経済価値は年間で最大 67 兆 7000 億円にものぼり、そのうち約 43% にあたる年間最大約 30 兆円を中小企業が生み出すと試算されています（ *1 ）。 また、デジタルトランスフォーメーションを推進するうえで欠かせないのが、デジタル人材の育成です。 Google は本日、キャリアアッププログラム「Google Career Certificates」を日本で開始しました。 本プログラムは、IT 分野でより専門性が高く需要のある職につくための、オンラインキャリアアッププログラムとして Google が
【翻訳】Googleのエンジニアがソフトウェア開発する時に必ず書くドキュメント「Design Docs at Google」 - BppLOG
Googleでの「Design Docs」とは 2007年の Google Developer Day Tokyo での鵜飼氏のプレゼンによると「Google で必ず書くことになっているドキュメント」であり、「プロジェクト立ち上げ時の 1～2週間をかけて書く」ものです。 今回は Google のソフトウェアエンジニアである @cramforce 氏が自身のブログで「Googleでの Design Docs」について解説している記事を公開されていたため、氏の許可を得て翻訳しています。 原文： www.industrialempathy.com 関連書籍： Googleのソフトウェアエンジニアリング ―持続可能なプログラミングを支える技術、文化、プロセス オライリージャパンAmazon 読了目安：11分 (目次) デザインドキュメント の解剖学 文脈と範囲 目標と非目標 実際のデザイン システ
エンジニアも見ておきたいGoogle Search Consoleの機能 5選 - Qiita
はじめに 「株式会社じげん Advent Calendar 2021」17日目を担当します、きあ（Chia）です。 エンジニアとしてプロダクトの開発・運用保守をしつつ、SEO・CROといったマーケティング施策の立案・分析も担当しております。 今回は、エンジニアとマーケティングの両方を担当している私から、「Google Search Console」（以下サーチコンソール）で、エンジニアが見ておくとサイトの改善効率が上がる機能を5つご紹介します。 このような方に向けた記事です 自社でWebサービスを開発・運用しているエンジニアの方 サーチコンソールにどのような機能があるか知らない方 基本的な機能の紹介、見ていく上での簡単なポイントの紹介となります。 普段からサーチコンソールを見る習慣がある方、またWebサービスの運用に関わっていない方にはあまり役立てないかもしれません。 用語について 記事中
こうしてGoogleに入社した(kumagi編) - Software Transactional Memo
Googleオフィスの窓からの眺めをGoogle Photoが自動加工したもの TL;DR AtCoderやろうぜ Googleの(僕から見て)偉い人が立て続けにブログを書いており ctrl-x-s.blog hoge.blog ここ数件の僕のブログへの反響を読んでも「Googlerだから特別」みたいな意見が散見され、入社へのハードルが変に高く見られてしまっている気がするので、僕がGoogleに入社する準備として取り組んでいた事とそのレベルを紹介する。程度の低さに安心して欲しい。 英語 英語の論文は興味の赴くままに読んでいたため読むことに関してはあまり苦手意識は無いものの、絶対的な英語力に関して言うとTOEIC500点というスコアが端的に表している。これがどれぐらいかというと、得意分野から外れると長文を読む速度と精度がガタ落ちし、リスニングも結構な単語を聞き落とし、文脈からの推測と辛うじて
機械を作る: 機械学習ライフサイクル
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Open sourcing Cloud Search SDK: create secure connectors for third-party enterprise data | Google Workspace Blog
Open sourcing Cloud Search SDK: create secure connectors for third-party enterprise data At Google, we strongly believe in community-driven development. Developers and partners in our ecosystem play a pivotal role in how we architect our products (and we cannot thank them enough!). Recently, we were fortunate to work with more than 50 partners globally to launch third-party connectivity for Cloud
Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む）
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Google、TensorFlowベースの強化学習フレームワーク「Dopamine」を公開 | OSDN Magazine
Googleは8月27日、強化学習研究のためのフレームワーク「Dopamine」をオープンソースで公開した。強化学習アルゴリズムのプロトタイプを高速に実装できるという。 強化学習は入力に対する「報酬」が最大になるような行動を学習によって決定する手法。人間の囲碁棋士に勝利したGoogle DeepMindの囲碁ソフトウェア「Alpha Go」などで採用されている機械学習手法の1つ。 Googleによると、強化学習の課題として既存の強化学習フレームワークは研究者が効果的にイテレーションするのに十分な柔軟性と安全性がなく、新しい研究の方向性を探ることが難しいという問題があるという。また、既存のフレームワークからの結果の再現も時間がかかるという。 Dopamineは機械学習ライブラリのTensorFlowを土台としたオープンソースの強化学習フレームワーク。ベンチマークテストを簡単に実行できる、新し
Google、AIツール構築サービス「Cloud AutoML」の画像認識版をβに、自然言語と翻訳もβで追加
Google、AIツール構築サービス「Cloud AutoML」の画像認識版をβに、自然言語と翻訳もβで追加 Googleが1月に発表したコーディングの知識がなくてもAIツールを構築できるサービス「Cloud AutoML」をβ版にアップデート。既存のVisionの他、Natural LanguageとTranslationも公開した。 米Googleは7月24日（現地時間）、クラウドサービス関連の年次イベント「Google Cloud Next ’18」で、コーディングの知識がなくてもデータがあれば人工知能（AI）ツールを構築できるサービス「Cloud AutoML」の進捗を発表した。 同社は1月、CloudMLを発表した際、まずは画像認識に最適化したサービス「Cloud AutoML Vision」のα版の提供を開始した。 これがβ版になって利用価格が設定され、さらに、自然言語の「Cl
Google、スマートフォン含むWebブラウザでリアルタイムに人間の姿勢推定を可能にする機械学習モデルPoseNet：TensorFlow.jsバーション発表
Google、スマートフォン含むWebブラウザでリアルタイムに人間の姿勢推定を可能にする機械学習モデルPoseNet：TensorFlow.jsバーション発表 2018-05-08 Googleは、Webブラウザでリアルタイムに人間の姿勢推定を可能にする機械学習モデル「PoseNet」TensorFlow.jsバーションを発表しました。 GitHub：tfjs-models/posenet at master · tensorflow/tfjs-models PoseNetは、映像中の人物から1つのポーズまたは複数のポーズを検出できる技術です。ToseorFlow.jsは、Webブラウザで実行できるオープンソースの機械学習ライブラリで、Googleがオープンソースとして公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow」のJavaScript版です。 今回、その2つを組み合わせたTose
Poly - Google
What does this mean for you? The ability to download assets was disabled on June 30, 2021. The ability to upload new 3D models on poly.google.com was disabled on April 30, 2021. We want to thank you for joining us on this journey. We appreciate you trusting us to host your assets and provide a space where they can shine. The amazing work that our users have uploaded to Poly every day has surprised
Googleのモバイルファーストインデックスに関するQ&A第2弾
[レベル: 中級] モバイル ファースト インデックス（以下、MFI）の導入をGoogleが公式に発表しました。 発表後にウェブマスターから出てきたMFIに関するさまざまな疑問にGoogle社員たちが回答し、その内容を、昨日の記事でまとめました。 今日の記事では、新たに出てきたQ&Aと漏れていたQ&Aを紹介します。 MFIに関するウェブマスターからの質問とGoogle社員による回答 Part 2 Q. モバイル向けページがなくPC向けページだけのときは、どのように評価されるのか？ モバイル向けのコンテンツがまったくないのであれば、PC向けページがインデックスされ、PC向けページのコンテンツにもとづいてランク付けされる。 もしPC向けページが評価された場合には検索結果1位だったとしても、それよりも順位が低くなることがありうる。とはいえ、これは今までとは何も違わない。 [鈴木注: モバイルフレ
Googleマイマップのススメ。食べ歩きMAPを作っておくと、すごく便利ですよ。 - いつもマイナーチェンジ！
いまやお出かけの必需品となったGoogleマップですけれども。 マイマップって使ってますか？ かなり前からあるサービスなので、使ってる人は当たり前のように使ってると思いますが、 これ、とても便利です。 もし使ってない人がいたら、ちょっと見ていってください。 僕の使い方を説明しますので。 マイマップとは Googleマップで住所や地名で検索すると赤いピンが立ちます。 例えば、「東京駅」で検索すると、こんなふうになりますね。 このピンを、ひとつじゃなくて複数立てられて、且つそれを保存できるのがマイマップです。 こんな感じで。 僕のマイマップの使い方 上のマイマップを見ると、ピンが色分けされているのが分かると思います。 これ、僕の食べ歩きMAPなんですが、 僕はピンを立てる時に、こんな使い分けをしています。 青色：すごく美味しかった店 水色：結構美味しかった店 黄色：普通に美味しかった店 桃色：
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
TensorBoard: Embedding Visualization
This tutorial demonstrates training a simple Convolutional Neural Network (CNN) to classify CIFAR images. Because this tutorial uses the Keras Sequential API, creating and training your model will take just a few lines of code. Import TensorFlow import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt Download and prepare the CIFAR10 dataset The
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