Google Cloud のビッグデータと機械学習に関するブログ

データ処理技術と機械学習技術のイノベーション

サーバーレス機械学習によってヘルプデスクの効率を向上

2017 年 12 月 28 日(木)

Natural Language Processing API と Cloud ML Engine を使用して、ヘルプデスク チケットでユーザーが提供したデータから多くの情報を引き出し、対応完了時間を短縮する方法をご紹介します。

BigQuery に関する 12 の通説を覆す

2017 年 12 月 22 日(金)

大企業やスタートアップを含む、さまざまなお客様をサポートしてきた経験に基づいて、BigQuery に関するよくある 12 の通説が誤りであることを証明します。

TensorFlow 1.4 の新機能: Keras モデルから TensorFlow Estimator への変換

2017 年 12 月 18 日(月)

テキスト分類子を例に、Keras モデルを TensorFlow Estimator に変換する方法をご紹介します。この変換は、TensorFlow 1.4 で新たに導入された機能です。

オンライン予測機能と割引料金で、Cloud ML Engine をさらに多くのデベロッパーに使いやすく

2017 年 12 月 14 日(木)

Google Compute Engine GPU インスタンスと Cloud ML Engine の料金が引き下げられ、オンライン予測機能をサービスとしてご利用いただけるようになります。

クラウドでのリアルタイム予測: マーケット フィードの取得から ML 予測まで

2017 年 12 月 14 日(木)

Thomson Reuters FX ライブ データフィード、TensorFlow Estimator オブジェクト、Cloud Datalab を使用して、相場予測エンジンを設定する方法をご紹介します。

クラウドの落書きデータセット: Quick, Draw! データセットの公開

2017 年 12 月 8 日(金)

Quick, Draw! ではユーザーに 10 億枚以上の落書きを描いてもらい、BigQuery と Cloud Datastore を使用して 5,000 万点の絵を含む落書きデータセットを公開しました。

Cloud Dataflow パイプライン テンプレートによるツイート分析

2017 年 12 月 6 日(水)

App Engine ジョブと Cloud Dataflow ジョブを使用してツイートのデータ ストリームを分析し、BigQuery に格納する方法をご紹介します。

Cloud Video Intelligence と Cloud Natural Language Content Classification を一般提供開始

2017 年 12 月 5 日(火)

Cloud Video Intelligence と Cloud Natural Language Content Classification の一般提供を開始しました。

GIPHY、Google Cloud の機械学習ツールを活用してより良いサービスを提供

2017 年 12 月 5 日(火)

GIPHY のエンジニアリング ディレクターが、機械学習によって GIF に自動的に適切なタイトルを付けるためにどのように Cloud Vision API と Cloud NLP API を使用したかを説明します。

セキュリティ強化: BigQuery が顧客指定の暗号鍵と Identity and Access Management のカスタムの役割をサポートすることを発表

2017 年 12 月 4 日(月)

セキュリティ強化のための新しい機能として、BigQuery に Cloud Key Management Service、IAM のカスタムの役割(ベータ版)、並べ替えオプションなどが追加されました。

Cloud Natural Language API と Apps Script を使用して、Google スプレッドシートのテキストを解析

2017 年 12 月 1 日(金)

Kaggle データセットをインポートした Google スプレッドシートで Apps Script を実行し、Cloud Natural Language で解析した結果をデータスタジオで可視化してみます。

機械学習戦略を実施するための統一された効率的な方法を Google Cloud が提供

2017 年 11 月 30 日(木)

BigQuery を活用して、Dataprep、ML Engine、Dataflow、Datalab によって堅固な機械学習戦略を構築し、データに適用できます。

BigQuery でストレージとコンピューティングを分離

2017 年 11 月 29 日(水)

BigQuery を活用することで、ストレージとコンピューティングを分離して、個別にスケールすることが可能です。データをサーバーレスで保持する利点をご紹介します。

Google Cloud Platform での Apache Spark と TensorFlow の使用

2017 年 11 月 28 日(火)

Google Cloud では、Apache Spark と TensorFlow のマネージド サービス(Cloud Dataproc と Cloud ML Engine)を提供しています。この 2 つをどのように融合させるかご紹介します。

機械学習によってデータから分析情報を得る方法を Cloud OnAir でご紹介

2017 年 11 月 20 日(月)

「Cloud OnAir: The Journey from Big Data to AI」で、機械学習をデータに適用する方法について解説します。これは、一連のウェブセミナーや Q&A をお届けするオンライン イベントです。

BigQuery Data Transfer Service を一般提供開始

2017 年 11 月 16 日(木)

BigQuery Transfer Service が新たにご利用いただけるようになりました。BigQuery Transfer Service を使用すると、データ配信 SLA に従って、受信したデータを 24 時間以内に BigQuery に自動的に移動できます。

Dialogflow と Chatbase を統合してボット分析を容易にする方法

2017 年 11 月 16 日(木)

Dialogflow と Chatbase を使用して、チャットボットとの音声やテキストによる会話機能を向上させることができます。

クラウドベースの画像レンダリング、トレーニング、端末への配信による機械学習と IoT の自動化

2017 年 11 月 14 日(火)

埋め込み IoT ビジョン システムで認識させるオブジェクトのレンダリング画像について、クラウドで TensorFlow モデルをトレーニングする方法をご紹介します。

Apache Beam と Cloud Dataflow を使用して SAP HANA と BigQuery を統合

2017 年 11 月 13 日(月)

Apache Beam と Cloud Dataflow を使用して、SAP HANA と BigQuery を統合する方法をご紹介します。Wikipedia のデータセットをサンプルとして使用しています。

Google Cloud Dataprep にスケジュール設定とサンプリングの機能を追加

2017 年 11 月 6 日(月)

Cloud Dataprep の新しい UI、そして新たに追加されたスケジュール設定機能とサンプリング機能をご紹介します。

Google 特許検索の一般公開データセット: 一般公開、有料、非公開の特許データを連結

2017 年 10 月 31 日(火)

BigQuery でアクセス可能な新しいデータセットを介して国際的な特許データを検索できます。サンプルクエリを試したり、Google 特許検索のデータと独自のデータを統合したりすることが可能です。

Bokeh と BigQuery を使用してインタラクティブなカスタム ダッシュボードを作成

2017 年 10 月 25 日(水)

Data Studioだけでなく、Bokeh を使用して、堅牢なデータ可視化ダッシュボードを BigQuery に構築できます。チュートリアルとサンプル データセットをご覧ください。

森林に対する知識を深める: 米国森林局の FIA データセットが BigQuery で利用可能に

2017 年 10 月 24 日(火)

米国森林局の FIA データセットが改善され、BigQuery でご利用いただけるようになりました。データ分析を通じて森林に対する理解を深めましょう。

Halite、Google Cloud Platform 上で優れた AI の構築を競う学生とデベロッパーをサポート

2017 年 10 月 23 日(月)

Google Cloud のお客様である Two Sigma はゲーム コンペティション「Halite II」の開催を発表しました。参加者は AI ボットを作成して、宇宙探索ゲームで優勝を競います。

インテリジェントなログ解析によって BigQuery ソリューション開発を加速

2017 年 10 月 20 日(金)

Stackdriver によってログベースの通知を効率化したり、ログをインテリジェントに処理することで BigQuery ベースのソリューションを迅速に構築したりすることができます。

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