グローバルのクラウドインフラ市場シェア、AWSがトップ維持、Google Cloudの成長率が高い。2023年第2四半期、Synergy ResearchとCanalysの調査結果
グローバルのクラウドインフラ市場シェア、AWSがトップ維持、Google Cloudの成長率が高い。2023年第2四半期、Synergy ResearchとCanalysの調査結果 調査会社のSynergy Research GroupとCanalysは、2023年第2四半期のグローバルにおけるクラウドインフラのシェアをそれぞれ発表しました（Synergy Research Group、Canalys）。 クラウドインフラとは、IaaS、PaaS、ホステッドプライベートクラウドを合わせたもの。 Synergy Research Groupはクラウドインフラにおける過去1年の市場成長率を18％としており、これは第1四半期の19％よりも下がったとして成長の鈍化を指摘しています。成長の鈍化はCanalysも同様に指摘しており、ここ半年以上、成長率が少しずつ低下傾向にあることは明らかです。 そうし
Project IDX
These days, launching applications means navigating an endless sea of complexity. We felt this pain at Google, so we started Project IDX, an experimental initiative aimed at bringing your entire full-stack, multiplatform app development workflow to the cloud. Project IDX starts with a web-based workspace that'll feel familiar for coding but fresh. And we're just at the beginning of this journey. W
10年ぶりに一人でWebサービスを作って思ったこと(エンジニア老人会)｜shi3z
StableDiffusionに対応したGakyoを雑な設計のためわずか数日で10万円くらいのクラウド利用料がかかってしまった。
Autonomous Database かんたん機械学習 - Qiita
はじめに Oracle Databaseのクラウドサービス Autonomous Databaseはあらゆるワークロードを実行できるデータベースです。OLTPやデータウェアハウスだけでなく、実は機械学習のワークロードも実行できます。 データベースで機械学習？と思われるかもしれませんが、実は技術的に理にかなった選択肢でもあります。そもそも、データベースに入っているデータはユーザーのデモグラフィックデータだったり、購買履歴だったりと、企業活動に活かせるあらゆる分析が可能なデータなのは周知のとおりです。しかもデータベースにデータが入っている時点で、正規化済だったり、時系列になっていたりするわけですから、これらを機械学習に使わない手はないわけです。 その際、データベース自体に機械学習の仕組みが備わっているのであれば、ついでに、データベースで機械学習をやってしまえばいいんじゃないの？というお話です。
CyberAgent AI Labを支えるCloud実験環境 / ML Experiment Management via Cloud Computing Platform in CyberAgent AI Lab
PyData.Tokyo Meetup #23での発表資料です
Grid AI
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AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
TechCrunch
ZenML wants to be the glue that makes all the open-source AI tools stick together. This open-source framework lets you build pipelines that will be used by data scientists, machine-learning engineers AI and other deep technologies are the prevailing themes in the new early-stage cohort from Peak XV Partners, as the largest India and Southeast Asia-focused VC fund intensifies its search for opportu
AWS Machine Learning のサンプルを動かしてみる - Qiita
あらすじ これまで、混同行列とROC 曲線について学んでいきました。その知識を活かしてAWS Machine Learning を触っていきたいと思います。 前回までの話: 混同行列(Confusion Matrix) とは 〜 2 値分類の機械学習のクラス分類について ROC 曲線とAUC を用いて2値分類機械学習モデルの性能を計測・チューニングする ストーリー 今回はAWS 側のチュートリアルで準備されている「とあるお店にて新しい商品を出したときにそれに顧客は反応(購入)をしてくれるか？」という推測を機械学習(ロジスティック回帰)を利用して学んでいきます。 利用するデータについて 今回はMachine Learning(以下:ML)でチュートリアルとして公開されている以下のデータを使います。 ML チュートリアル用データ(banking.csv) https://s3.amazonaw
AWS Toolkit for Visual Studio Code (開発者向けプレビュー版) が Visual Studio Marketplace からダウンロードできるようになりました
AWS Toolkit for Visual Studio Code が Visual Studio Marketplace からダウンロードできるようになりました。node.js をサポートしています。これまでは、GitHub でしか使用できませんでした。この AWS Toolkit for Visual Studio Code は、開発者向けプレビュー版です。 AWS Toolkit for Visual Studio Code は、AWS でのアプリケーション開発を容易にするオープンソースのプラグインです。本日より、サーバーレスなアプリケーションを node.js で開発するための統合されたエクスペリエンスを提供します。今後さらに、言語や機能が追加される予定です。このツールキットは、AWS サーバーレスアプリケーションモデル (AWS SAM) を活用して、リソースを定義および構成す
Blogger - サービスの詳細
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