〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう | Google Cloud 公式ブログ
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto
App Engine VS Cloud Run
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
ライゾマティクスの Squarepusher 新 MV 制作を支えた Google Cloud | Google Cloud 公式ブログ
Squarepusher "Terminal Slam" MV 9/9 からオンラインでのフェスティバル開催となった世界有数のメディアアートの祭典、アルス・エレクトロニカ。毎年、メディアアートに革新をもたらした人物や作品・プロジェクトを表彰する「アルス・エレクトロニカ賞（Prix Ars Electronica）」が発表され、真鍋大度氏率いるライゾマティクスが制作した Squarepusher の新作 MV「Terminal Slam」がコンピューターアニメーション部門の「栄誉賞（Honorary Mention）」を受賞した。機械学習（ML）による Diminished Reality（減損現実）や Image Inpaint（画像修復）で構成された Mixed Reality（複合現実）の 4K 画像がスクリーンを覆い尽くすという新しい演出が注目を集めている。 このライゾマティクスのク
類似アイテム検索機能についてGoogle Cloud Next '19 in Tokyoで技術発表をしました - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。MLOpsチームリーダーのsonotsです。 先日のプレスリリースで発表しました通り、ZOZOTOWNに「類似アイテム検索機能」を追加しました。この機能の技術要素について先日開かれた Google Cloud Next '19 in Tokyo で、本プロジェクトからは2件発表してきました！ 技術要素が気になる技術オタクの皆様におかれましては、ぜひ資料と動画をご覧ください！ ZOZO画像検索でのMLOps実践とGKEインフラ アーキテクチャ 筆者（そのっつ）の発表になります。発表の概要は以下になります。 ZOZOのAIプロダクトであるZOZO画像検索の概要とアーキテクチャについて紹介します。GKE（Google Kubernetes Engine）とgRPCを使った機械学習APIサーバの構築、Cloud Composerを使った定期的なモデルの更新について話します。特に、Kub
gcloud でシェル毎にプロジェクトの切り替え設定 - Qiita
gcloud でプロジェクトの切り替え設定 に書いたように gcloud config configurations activate で設定を切り替える場合、$HOME/.config/gcloud 以下の設定が切り替えられるため、シェルを複数立ち上げても(ユーザー)グローバルに同じプロジェクトを指すことになる。 シェル毎に別のプロジェクトを指すことができるようにして、tmux のウィンドウ毎に別のプロジェクトに切り替えたい。 関連: aws cliでシェル毎にデフォルトプロファイルの切り替え設定 gcloud の切り替え CLOUDSDK_CONFIG gcloud でプロジェクトの切り替え設定の発展としては、gcloud config configurations activate 設定名 と同様の効果をもたらす環境変数があると良いのだが、どうやらなさそう(あったら教えてください)。
GCP と OAuth2
はじめにGCP のサービスにプログラムからアクセスするためには必ず認証・認可が必要ですが、以下のような様々なコマンドや概念が出てくるので少しとっつきにくい印象があります。 gcloud auth logingcloud auth application-default loginService AccountApplication Default Credentialsこれらの概念は認証・認可のベースとなっている OAuth2 の文脈で眺めてみると全体像が理解しやすくなるので、本記事でまとめてみたいと思います。 GCP での認証・認可GCP の認証・認可は一部(*)を除いて全て OAuth2 ベースでやり取りされています。(* API Key) OAuth2 は三者間の手続きです。 3-Legged OAuth2Client が Resource Owner の代わりに Resource
第3回 Natural Language API で質問応答システムに挑戦|Tech Book Zone Manatee
連載第3回目では、第2回目に続いて、Natural Language APIを使います。WikipediaのAPIと組み合わせて、質問文を元に検索を行い、その結果を返すシステムを作ってみましょう。 はじめに 今回はNatural Language APIの少しひねった使い方に挑戦してみましょう。 お題は「日本の首都はどこですか？」と話しかけたら「東京です」と返してくれるような質問応答システムです（ただし、この作例では回答候補とスコアを返すという形で結果を表示します）。 さすがにGoogleアシスタントのような高性能なものが簡単に作れるとまではいきませんが、Natural Language APIを工夫して使う例としては悪くないかと思います。 一見するとNatural Language APIの機能だけでは実現できなさそうなシステムを、どうやって作っていくのか。 その過程を通して皆さんに機械
第2回 ツイート分析アプリで学ぶ Natural Language API の使い方|Tech Book Zone Manatee
連載第2回目では、GCP（Google Cloud Platform）のNatural Language APIを用いた簡易的なツイート分析のWebアプリケーションを紹介しながら、このAPIを利用する方法を解説します。Cloud Natural Language APIは、人間が使う自然言語を対象として構文解析や固有表現抽出などの処理を行う、「自然言語処理」の機能を提供しています。2017年3月現在、英語・日本語・スペイン語の3つの言語に対する各処理がサポートされています。 1.アプリケーションの全体像 はじめに、サンプルアプリケーションの内容を説明しておきます。今回のアプリケーションは、Twitterのユーザーを指定して（図1）、そのユーザーの最近の呟きがどれくらいポジティブで どんな単語を呟いているのか（図2）、を機械的に傾向分析するものです。この分析のための「感情分析」と「エンティテ
次世代クラウドへの布石 : GCP の新技術、新サービスを Next '17 で発表 | Google Cloud 公式ブログ
サンフランシスコ発 ― 私たち Google は、Google Cloud Next '17 の会場で、Google のプラットフォームに対応した次世代クラウド アプリケーションの設計、構築、実行に役立つ新しい Google Cloud Platform（GCP）製品、テクノロジー、サービスを発表しました。 App Engine のコンセプトを維持しながら大幅に拡張 サーバーレス ランタイム環境の先駆けとして私たちが Google App Engine をリリースしたのは、2008 年のことでした。App Engine を使えば、Google の規模とスピードを利用して、ウェブ アプリや API、モバイル バックエンドを構築できます。それから 10 年近くの間に、最もイノベーティブな複数の企業が、世界中のユーザーにサービスを提供する App Engine 対応のアプリケーションを構築してき
Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi botとビデオを作った話
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
ISUCON参加者向け Google Cloud Platform (GCP)の使い方 : ISUCON公式Blog
9/10 18:24 ISUCON練習代を7割安にする方法 追加 9/1 16:48 Q&A追記 はじめに リンク集 GCPのサインアップ Googleアカウントの確認 GCPのサインアップ ISUCONプロジェクトの作成 プロジェクトメンバーの追加 ISUCON運営メンバーの追加 ISUCON参加用GCPクーポンの登録 クレジット利用状況の確認 GCEインスタンスの作成 ISUCON予選用GCEイメージの登録 GCEインスタンスの作成 GCEインスタンスへのSSH接続 各種のTips Google Cloud SDKのインストール gcloud compute コマンドライン例の調べ方 「割り当て」に注意 ISUCON練習代を7割安にする方法 Q&A はじめにこのドキュメントでは、ISUCON予選参加に必要となるGoogle Cloud Platform (GCP)の仮想サーバー、Goo
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株式会社ディー・エヌ・エーの導入事例：エンジニアを開発に集中させるために Google App Engine を起用！