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

データの準備と統合を簡単にする新しいツールが Google Cloud Platform に追加

2017 年 3 月 9 日(木曜日)

新しく提供された統合データ準備サービスと統合サービスは、より短時間でデータ分析から価値を引き出します。

Google Cloud Video Intelligence API とその他の Cloud Machine Learning の更新に関する発表

2017 年 3 月 8 日(水曜日)

本日、Google はすべての企業、データ サイエンティスト、デベロッパーが機械学習を利用できるようにするための新しいサービス、研究、教育プログラムを発表しました

Google Cloud Platform のデータ サイエンス: 最初の書籍

2017 年 3 月 2 日(木曜日)

現代のパブリック クラウドを対象にしたデータ サイエンスに特化した最初の書籍が O'Reilly Media からまもなくリリースされます

Jeff Dean の機械学習パート 3: Google での機械学習の利用

2017 年 3 月 1 日(水曜日)

Google 内での機械学習の利用、デベロッパーに対して Google が提供するリソース、機械学習の開始方法について Jeff が説明します。

Thomson Reuters のデータと Google BigQuery および Google Cloud Pub/Sub API の組み合わせ

2017 年 2 月 28 日(火曜日)

Google はそのコアデータ テクノロジーを Thomson Reuters の金融市場コンテンツと組み合わせるメリットを実証するために、同社と提携しました。

データ サイエンティスト向けの Google Cloud Platform: Jupyter Notebook で Google Cloud の Apache Spark を使う

2017 年 2 月 27 日(月曜日)

Jupyter Notebook と GCP を組み合わせて使用すれば、面倒なインフラ設定なしでおなじみのデータ サイエンス エクスペリエンスを実現できます

Google Cloud の機械学習を使用して、クリック数の大規模な予測を行う

2017 年 2 月 21 日(火曜日)

Google Cloud の機械学習と TensorFlow で、膨大な数のデータでのモデル学習が簡単にできることについて説明します

サーバーレスのデータ分析パイプラインへの機械学習の追加

2017 年 2 月 21 日(火曜日)

優れたアーキテクチャを取り入れた機械学習の機能により、データ分析の価値がランクアップします。

Google Cloud NEXT ‘17 での機械学習に関する 5 つの見逃せないセッション

2017 年 2 月 16 日(木曜日)

カンファレンスの予定リストからもわかるように、あらゆるアプリにおける機械学習の実装が Google Cloud NEXT ‘17 のメイントピックです。

Google Cloud と YouTube-8M のコラボ チャレンジ: YouTube 動画タグを予測して最大 3 万ドルをゲットするチャンス

2017 年 2 月 15 日(水曜日)

動画の知識に関する Google Cloud と YouTube-8M のコラボ チャレンジについて説明します。

Jeff Dean の機械学習パート 2: TensorFlow

2017 年 2 月 13 日(月曜日)

Google が開発したオープンソースの機械学習ツールキット TensorFlow について Jeff Dean が語ります。

「ネズミの首都」という異名を持つニューヨークで有終の美を飾る: Google BigQuery での分析のためにデータをインポート

2017 年 2 月 9 日(木曜日)

今回の #TILwBQ では BigQuery に新しいテーブルをインポートして、公開されている NYC データセットでネズミに関する苦情の増加を調査します。

機械学習、ディープ ラーニング、TensorFlow に関するハンズオンを行うための書籍

2017 年 2 月 7 日(火曜日)

YouTube の元動画分類から生まれたこの新しい書籍は、ディープ ラーニングのコンセプトと実際の導入方法を読者に紹介します。

Google Cloud NEXT '17 でのビッグデータと分析に関する 5 つの見逃せないセッション

2017 年 2 月 6 日(月曜日)

データ エンジニア、データ サイエンティスト、データ分析者にとって Google Cloud NEXT ‘17 への参加はマストです。

1 回の投稿で 4 つの季節: Google BigQuery を使用して、ニューヨークでの天候による影響を調べる

2017 年 2 月 2 日(木曜日)

150 GB を超えるニューヨーク市の公共データを使って、パターンと本質の解析という難題に取り組みます。CORR 関数を使って相関関係を見つける方法について学習します。

Jeff Dean の機械学習パート 1: 背景の調査

2017 年 2 月 1 日(水曜日)

Google 上級フェローであり、Google Brain 研究チーム責任者 Jeff Dean が機械学習の過去、現在、未来の最新状況について説明します

Google Cloud Dataflow バッチ パイプラインにおけるコスト対速度のトレードオフについて理解する

2017 年 1 月 31 日(火曜日)

コストとスピードのトレードオフを把握することは、データ パイプラインの効率性を向上させるための第 1 歩です

クレジット カードなしで毎月 1 TB の Google BigQuery クエリを実行する方法

2017 年 1 月 25 日(水曜日)

BigQuery 初心者で Google のパブリック データセットをいじってみたい方必見です。毎月、無料で 1 TB のデータを使えます。

Google Cloud Platform で exactEarth の衛星追跡サービスをスケールする(GeoMesa 使用)

2017 年 1 月 23 日(月曜日)

Google Cloud Bigtable、Google Cloud Dataproc、GeoMesa はグローバルな地理空間分析のためのこのソリューションの主要コンポーネントです

博士号なしで TensorFlow とディープ ラーニングについて学習する

2017 年 1 月 19 日(木曜日)

この 3 時間のコースでは、ディープ ラーニングの基礎についてデベロッパーに簡単に紹介しています

Google BigQuery でニューヨーク市の一般公開データセットが利用可能に

2017 年 1 月 18 日(水曜日)

この豊富なデータセットにより、BigQuery を使用したデータ探索とデータ可視化の方法を簡単に学習できるようになります

新しい一般公開データ ストリームと Google Cloud Dataflow codelab でのリアルタイム処理について学習する

2017 年 1 月 17 日(火曜日)

この新しい codelab と一般公開データを使って、わずか数行の Java と Cloud Dataflow で何ができるかを見つけます。

Google 公認プロフェッショナル - データ エンジニア認定資格試験(ベータ版)の登録を受付中

2017 年 1 月 13 日(金曜日)

Google 公認プロフェッショナル - データ エンジニア認定資格試験のお知らせです。1 月 31 日までのご登録で、40% の割引が受けられます。

新しい codelab: Apache Spark を使用して Google Cloud Dataproc で OpenCV を実行する

2017 年 1 月 12 日(木曜日)

Cloud Dataproc では OpenCV などの外部ライブラリを使った膨大なデータセットの計算やデータ処理が簡単に行えます

Google Cloud Dataflow でノイズの感情分析信号を検索する

2017 年 1 月 11 日(水曜日)

インフラに気を遣わずに計算の問題に自由に集中することで、使用するアルゴリズムに関係なくあらゆる機械学習の課題結果に良い影響がもたらされます

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