Google Cloud ML EngineをJupyterから簡単に使えるMagic - Qiita
Cloud ML Engineへ学習JobをJupyterから簡単に投げたいなぁと思い、そんなJupyter用 Magic Command Extensionを作りました。 Jupyterで書いたモデルを、Runすればクラウド上で実行することができます。 こんな感じ。 Cloud ML Engineとは 簡単に言えばTensorFlowの学習や予測JobをCloud上で実行できるマネージドな環境です。一般的にはDistributed TensorFlowで大規模に学習をさせるケースが多いかと思いますが、私のようにメインマシンがMacBookでGPUも使えない環境の場合は、GPUを気軽に使えるリモートの環境として重宝しています。 また、GCEとは違ってJobが終われば自動で立ち下がるため、インスタンス落とし忘れで課金が大変な事になる心配もありません。 準備 Google Cloud SDKの
Firebase Storage の有効活用
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
男性保育士に「うちの子を着替えさせないで」。保育園の様々な問題を、現場に行って色々見てきた | SPOT
男性保育士問題、待機児童問題、保育園不足問題など、何かとメディアで取り上げられることの多い「保育園問題」。実際に保育士はどんな仕事をし、このような問題をどのように感じているのでしょうか。実際に保育園に赴き、保育士の仕事実情を探ってみました。 こんにちは。子どもに絵本を読み聞かせながら失礼します。 ライターの長橋と申します。27歳、独身です。 本日はとある保育園にお邪魔しているのですが、たくさんの子どもたちに囲まれてパニックになりそうです。 「ねえねえねえ！ぼくの家の車、8人乗りなんだよ！」 「聞いて聞いて！こないだ新幹線に乗ったんだけどね〜〜！」 「あのねー！今日は窓から富士山が見えたんだよー！」 「この絵本読んでー！」 「すっごーい！カメラだー！撮って撮って～～～～！」 「おじさん、今日はなにしに来たの？」 などと、5人以上の子どもたちが同時に話しかけてくるので、混乱状態になりかけます。
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【レポート】Recap of TensorFlow DEV SUMMIT 2017 〜API安定！Keras公式サポート！高速化！期待が集まったver1.0とは？ | AI専門ニュースメディア AINOW
