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 Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
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Googleのテスト自動化の進化 - ワザノバ | wazanova
https://www.youtube.com/watch?v=6ZvCU0dht50 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 Google Test Automation Conferenceが今年はSeattleで開催されたようです。その中で興味深いと感じた話題をいくつか拾ってみました。 1) 成長を続けるGoogle 会社の規模が大きくなり、歴史を重ねてくると、何事も非効率になりがちですが、Ankit Mehtaが紹介してくれた数字によると、Googleの開発ペースは依然として右肩あがりのようです。 コードのコミットは、1日3万チェックイン。約3秒に1回。グラフを目測した限りでは昨年から約20%増。 リリース数もこの1年でほぼ倍増。 2) テストクローラーを利用してのモバイル実機テストの
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