Google 公式ウェブ開発者向けリソースのご紹介
.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
サッカーを強化学習する - 思考の本棚
はじめに この記事は強化学習苦手の会Advent Calenderの12日目の記事です。 私は11月末までKaggle上で開催されていたGoogle Research Football with Manchester City F.C.に参加していました。このコンペはGoogle Researchが用意したサッカーゲーム上でサッカーエージェント(プレイヤー)を作成し、その強さを競うというものです。 私はhigeponさんとチームを組ませていただき、強化学習アプローチでコンペ開催から終了まで取り組みました。そこでサッカーエージェントを強化学習で育成する際に工夫した点や苦労した点を共有できればと思います。 kaggle: Google Research Football competition www.kaggle.com GitHub: Google Research Football gi
機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Scoreのハンズオンワークショップを開催しました | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリでCRE (Customer Reliability Engineering) に所属している @hurutoriya です。 今回メルカリ社内での勉強会の一環として、Google が提案した機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Score のハンズオンワークショップを開催しました。 本記事では、ML Test Score の説明、ワークショップの開催方法や簡単な考察などをお話します。 今回はWFHの影響も受け Google Meet を使ったフルリモートでの開催となりました。 ワークショップの内容として、メルカリ内で実際に運用されている機械学習システムを対象に、実際にそのシステムを開発する機械学習エンジニアが ML Test Score を計算しました。 ML Test Scoreの説明 ML Test Score の目的は、定量化しづらい機械学習シス
Google の AutoML が KaggleDays での表形式データのコンペで第 2 位に
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Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
ヨーロッパはAI時代の競争においてなぜ絶望的なのか - Qiita
日本では「欧米」という言葉のもと、ヨーロッパとアメリカを一緒のようなものとして扱ってしまうことをよく見受けます。 例えば、アメリカがすごいという分野があると、それによってヨーロッパも同じようにすごいのだ、というかんじです。 ところがじっさいにアメリカやヨーロッパに住んでみると、この2つは大きく異なる価値観をもった2つの異なる世界なのだと実感することになります。もちろん、そのヨーロッパの中でも、西と東で大きく違い、西ヨーロッパの中でも北と南、もしくはカトリック系とプロテスタント系では大きく違ったりします。さらにアメリカの中でも、例えば東海岸と西海岸では考え方や文化が大きく異なります。 私も日本に行くたびに、いかにシリコンバレーの企業がソフトウェアとデータを使うのがうまいかという話を多くの場面でしますが、こういう話をするとついつい、日本が遅れてて欧米が進んでいると言う話をしていると受け止められ
Googleの機械学習のレッスンが無料で受けれて資格が貰える余暇。 ｜ ガジェット通信 GetNews
こんにちは。夏休みの最終日に宿題をやる派のひろゆきです。 ネットで暇つぶしにニュースサイトを見てる人も多いと思うんですが、「新しい知識を得る」ってエンタメなんですよね。 ってことで、ネットには無料でいろいろ覚えられるサイトがあったりするんですが、マサチューセッツ工科大学とか、ハーバード大学とかがやってるedXの機械学習のコースとか試してみたんですが、20分ぐらいで飽きちゃったりして、宝箱を開けたりとか別の事はじめちゃうんですよね。 Machine Learning https://www.edx.org/course/machine-learning-columbiax-csmm-102x-4 んで、スタンフォード大学やコロンビア大学が授業を公開してたりするCourseraに、Googleが提供してる機械学習のコースがあるのですね。 ちなみに、二日前から東京大学もコースを提供しはじめてます
Google, Facebookが提供する機械学習基盤まとめ – Moonshot 🚀 – Medium
TFX社内の勉強会でGoogle, Facebookが提供する機械学習基盤に関する論文を紹介したので、その資料を公開します 経緯機械学習をサービスとして提供開始すると、継続的な学習やプロダクション環境での機械学習の提供はモデル構築以外にもいろいろと考える問題が多くなります¹ 要するに機械学習をサービスとして届けるには、実はめちゃんこ大変なんだよという話なんですが、みんな同じ問題にぶち当たります。 そのためプロダクションレディなレベルで機械学習を提供できるプラットフォームを各社が提案しておりその中でもGoogle, Facebookの事例を提供します。 TL; DR;FBLearner: MLaaSの事例として最初に読むべき論文、MLaaSをどのような戦略で提供しているかを抽象的にまなべるため、鳥瞰図として読みましょうTFXは逆に機械学習基盤が必要とする技術スタックや要件などを詳細に説明して
Gboard 物理手書きバージョンの舞台裏
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Googleの研究者が教える、良い機械学習プロダクトを実装するための43のルール
Google のリサーチ・サイエンティストである Martin Zinkevich 氏によって書かれた、機械学習を使った良いプロダクトを開発するためのコツを集めた記事。エンジニアが良い機械学習プロダクトを作るには、機械学習の専門知識が無いことに苦心するのではなく、得意なエンジニアリングの技術を活かすことが重要、というのが主な趣旨です。 紹介記事：Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering はじめに ほとんどの問題はエンジニアリングに関する問題である 性能向上は、良い機械学習のアルゴリズムではなく、良い素性によってもたらされる 機械学習の前に ルール1. 本当に必要になるまで機械学習を使わない ルール2. まず指標を設計、実装する ルール3. ヒューリスティックが複雑になりすぎる前に、機械学習に移行する フェーズI
The AI Layer
When Google’s Gradient Ventures invested in us, they did so with an understanding that it is incredibly hard to deploy AI/ML infrastructure — and that every dev team is going to need to solve this problem. Our solution, the AI Layer, is a best-in-class architecture. As our co-founder, Kenny Daniel says: Tensorflow is open-source, but scaling it is not. DevOps for AI presents massive challenges to
夏休みの自由工作：TensorFlowでじゃんけんマシンを作る | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 10 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Postesd by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 今年はまとまった夏休みが取れたので、息子といっしょに作れる自由研究のアイディアを探していました。結果、できあがったのが、TensorFlow で作った「じゃんけんマシン」です。 TensorFlow で作った「じゃんけんマシン」 この動画の通り、手袋に付けたセンサーを使ってグー、チョキ、パーのいずれかを判定し、それに負けない手を出すマシンです。単純なおもちゃではありますが、隠し味としてTensorFlowを使いました。TensorFlowでとても簡単な機械学習（ML）のモデルを作成し、手袋につないだ Arduino マイクロコントローラでそれを利用して手の形を読み取る仕組みです。ML を便利なツールとして使うことで、面
Google、プログラミング不要で“機械学習”試せるサイト公開
サイトは、Googleが8月にリリースした、ブラウザ上で機械学習の訓練と推論を実行できるJavaScriptのライブラリ「deeplearn.js」を用いて作られた。サイトのソースコードはGitHub上に公開している。 Google Creative Labのデザイナーであるバロン・ウェブスターさんは、ブログで「機械学習について興味がある人々が、もっと簡単に機械学習を試せるようにしたかった」とコメントしている。 関連記事 Google、人間のように線画を描く人工知能「sketch-rnn」を養成中 Googleがお絵かきゲーム「Quick, Draw!」にユーザーが手描き入力した膨大なデータを学習材料に訓練した人工知能「sketch-rnn」は、ネコやブタの線画を人間のように描く。 Google、手描きの絵を機械学習でプロの絵に置き換える「AutoDraw」公開 AutoDrawは、タッチ
自力で機械学習の訓練画像データを収集する(Google Custom Search API ピカチュウ編) - Qiita
※ 詳細は最後に書いてありますがこの方法は100枚しか画像を収集できないという致命的な欠点があります。 はじめに 画像中にある物体認識の機械学習モデルを作成するに当たってまず必要になるのが大量の訓練画像の収集です。 犬や車といった一般的なものであればImageNetなどのサービスからダウンロードすることができますが、例えばピカチュウやアンパンマンと言ったキャラクターの画像はありません。そこで思いつくのがGoogle検索を使って画像を集める方法です。 今回はそのGoogle Custom Search API を使って機械学習用の画像データを集める方法をご紹介します。 Tumblr API編はこちら カスタム検索エンジンの作成 まずCSEでカスタム検索エンジンを作成します。 まず検索エンジンの編集の下にあるAddをクリックします 次にフォームに適当に値を入れていきます。ここで注意点として「検
Facets: An Open Source Visualization Tool for Machine Learning Training Data
Posted by James Wexler, Senior Software Engineer, Google Big Picture Team (Cross-posted on the Google Open Source Blog) Getting the best results out of a machine learning (ML) model requires that you truly understand your data. However, ML datasets can contain hundreds of millions of data points, each consisting of hundreds (or even thousands) of features, making it nearly impossible to understand
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Teachable Machine
Google はどうやって Deep Learning でメモリ使用量を 99% 削減したか。
Engadget | Technology News & Reviews
GitHub - googlecreativelab/teachable-machine-v1: Explore how machine learning works, live in the browser. No coding required.
GitHub - PAIR-code/facets: Visualizations for machine learning datasets
