Cloud Machine Learning API を使った会話アプリの作成 - Part 1 | Google Cloud 公式ブログ
消費者にとってチャットボットのような会話アプリは、機械学習の最もわかりやすい活用例の 1 つです。開発者にとっても会話アプリの作成は、ユーザー エクスペリエンスの創造プロセスに機械学習 API がもたらす価値を理解するうえで有益です。 今回と次回の 2 回シリーズでは、「見る」「聞く」「話す」「翻訳する」ことができる Apple iOS 対応の “ツアー ガイド” サンプル アプリの作成方法を紹介します。このアプリの作成には API.AI（会話エクスペリエンスを実現する開発プラットフォーム）と Google Cloud Machine Learning API（Speech、Vision、Translation の各 API）を使います。これらのプラットフォームで複数の言語をサポートするのが簡単なことも、おわかりいただけるでしょう。 今回の Part 1 と次回の Part 2 では次のト
Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: AWS ユーザー向けの Google Cloud IAM ガイドを公開
IT 戦略の一環として複数ベンダーのクラウド サービスを併用したいと考える企業は少なくありません。そうすることで、さまざまなクラウド ベンダーが提供する独自のサービスを活用できるほか、災害や復旧の際にアプリケーションの可用性を保てるからです。 ただし、複数ベンダーのクラウドを運用していくには、プロバイダーによって異なる IAM（ID およびアクセス管理）のポリシーを扱うなど、より洗練された計画や管理が必要となります。さまざまなプラットフォームでリソースやデータを保護する際にカギとなるのは、正しい IAM ポリシーを設定することなのです。 私たち Google は先ごろ、Amazon Web Services（AWS）に備わる IAM の利用経験があるユーザーを対象に、Google Cloud Platform（GCP）の IAM ポリシーについて記したガイドを公開しました。AWS と GC
EvernoteがGoogle Cloud Platformに移行。そしてiOS 10向けの新機能も
目新しい機能向上もないまま、インパクトの大きい値段と仕様の改定に踏み切ったことで批判をうけていたEvernoteですが、ようやく、ここしばらくの沈黙の理由が少しずつ明らかになっています。 そのおおきな一歩として、先週明らかになったのがEvernoteプラットフォームが、Google Cloud Platformに移行するというニュースです。 Evernote’s Future Is in the Cloud | Evernote Blog 具体的には、これから2016年の年末までのあいだに、Evernoteの全データは現在の専用サーバーから、Google のクラウド上に移行します。この移行はユーザー側が意識する必要はなく、十分にテストされた移行作業によって、データはいつのまにか移行しているとのことです。 以前からEvernoteのユーザーは「シャード」と呼ばれるサーバー群ごとに管理されてい
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - GoogleCloudPlatform/slack-samples: Samples for running Slack integrations on Google Cloud Platform.
