Python 開発環境の設定 | Google Cloud
フィードバックを送信 Python 開発環境の設定 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このチュートリアルでは、Google Cloud で動作する Python アプリの開発など、Python 開発用のローカルマシンを準備する方法を説明します。 開発環境をすでにセットアップしている場合は、Python と Google Cloud を参照して、Google Cloud で Python アプリを実行する方法の概要を確認してください。 目標 最新版の Python をインストールします。 venv を使用して依存関係を隔離します。 エディタのインストール（省略可） Google Cloud CLI をインストールします（省略可）。 Python 用の Cloud クライアント ライブラリのインストール（省略可） その他の便利なツールのインストー
機械学習で遊ぼう! APIサービスやTensorFlowを使ったサンプルレシピ集|Tech Book Zone Manatee
「機械学習に興味あるけど、なかなか自分でアプリを作るところまでできない…･･･」 本連載では、そんな方を対象に、気軽に機械学習を使ったアプリを作れるようなサンプルを紹介していきます。 興味があるけどなかなか着手できていなかった方、一度チャレンジしてみたけれど難しくて挫折してしまった方、またはすでに取り組んでいて、もっといろんなアプリを作ってみたい方は、ぜひ本連載で紹介するアプリを一緒に作ってみてください。 本連載では、前半ではAPIサービスを、後半ではライブラリを使って、機械学習を使ったアプリのサンプルを紹介していきます。APIサービスとしてはGoogleのGoogle Cloud Platformで提供されているAPIサービスを使い、ライブラリとしては、オープンソースとして提供されているTensorFlowを使います。 阿佐志保 TIS株式会社 戦略技術センター所属。金融系シンクタンクで
Google Cloud Vision API（画像解析）を30分で試す - Qiita
課金について Google Cloud Vision APIの課金表は下記となっています。 今回は、トライアル（無料枠）で試します。 課金の注意点としては、課金の単位はリクエスト数ではなく、ユニット数になります。 例えば、「物体検知」 と 「有害コンテンツ」 を同じ画像について1つのリクエストに含めた場合、「物体検知」で1ユニット、「有害コンテンツ」で1ユニットとカウントされます。 Google Cloud Vision APIを用意 以下のサイトを参考にAPIキーを取得します。 Cloud Vision APIの使い方まとめ (サンプルコード付き) 検証 環境を用意 今回はPHPを利用して画像に有害コンテンツが含まれるか試すので、下記環境を用意しました。 - CentOS 6.7 - PHP 5.3.3 サンプルプログラム 下記プログラムをサーバ上に配置 ※api_keyの箇所は自分のA
CIO 向けのデータ アナリティクス / 機械学習ガイドを公開 | Google Cloud 公式ブログ
編集部注 : 『CIO's guide to data analytics and machine learning』は、こちらからダウンロードできます。 AI（人工知能）の飛躍的な進歩が、ビジネスやテクノロジーのリーダーたちの想像力を捉えて離さなくなってきています。たとえば、宇宙の元素数よりも手の数が多いボード ゲームの世界で、コンピュータは人間界のチャンピオンを打ち破りました。また、人気のビデオ ゲームをマスターしたり、皮膚ガンの診断を手助けしたりしています。 こうしたブレークスルーを支える AI のテクニックは、産業の違いを越えて多様な分野へと広がりを見せており、すでにアーリー アダプターの一部は結果を出しています。特に勇気を与えてくれるのは、小売業、金融サービス、製造業といった古くから確立された産業のプロセスが AI によって変化しつつあることです。 しかし、AI のブレークスルー
Google Cloud Next '17 in Tokyo の機械学習系セッション聴講メモ（Day 1） #googlenext17 - べにやまぶろぐ
ザ・プリンス パークタワー東京で開催中の Google Cloud Next '17 in Tokyo に参加しています。 cloudnext.withgoogle.com 今回は機械学習周りのセッションを集中して選んでみましたのでそのメモです（裏番組になっていて残念ながら聴講できなかったセッションも多数）。ほとんど殴り書き＆一部不確かな記述があるかもしれませんがご容赦ください。 事例から学ぶ機械学習のいま ～ 専門家不要、自社独自の機械学習サービスを構築できる MAGELLAN BLOCKS の事例を元に、その方法と今起きている変革をご紹介します。 URL : Google Cloud Next | October 11-13, 2022 機械学習サービスを作るためには業務知識と機械学習の知識が必要 専門家に頼むと精度が出てもその後どうしたら良いかよくわからない 人の考えるをもっと自由に
Google、MySQL互換の「Cloud SQL」を強化。1万5000IOPS、10TBデータ、104GBメモリまでスケール
Google、MySQL互換の「Cloud SQL」を強化。1万5000IOPS、10TBデータ、104GBメモリまでスケール GoogleはマネージドなMySQLをクラウドで提供するサービス「Cloud SQL」を強化し、高性能でスケーラブルにしたことを発表しました。 強化されたCloud SQLは、最大で1万5000IOPSの性能を発揮、10TBまでのデータを扱えるようになり、インスタンスごとに104GBメモリまで搭載されるようになりました。 下記はGoogleが発表した従来のCloud SQLとの性能比較。赤いグラフが従来のCloudSQLで、8スレッドあたりで性能が頭打ちになっていますが、新しいCloud SQLでは性能がリニアに向上しています。 Cloud SQLはマネージドサービスとして提供されるため、データベースに対するバックアップやパッチの適用、万が一サーバが落ちたときのフ
AWSとGCPの対応表 | DevelopersIO
GoogleのDeveloper AdvocateチームのマネージャであるGreg Wilsonが、Amazon Web Services (AWS)とGoogle Cloud Platform (GCP)の対応表を個人ブログに書いていました。「AWSのコレに対応するサービスってGCPにあるの？」といった質問はよく出てくるので、AWSとGCPを比較検討しているユーザーの参考になるかと思います。もちろん厳密な対応づけではなくて、それぞれのサービス間には足りなかったり多かったりする部分がありますが、おおざっぱにはこんな対応になるかと思います。 カテゴリ Amazon Web Services Google Cloud Platform
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Setting up a Python development environment | Google Cloud
全世界のロケーション - リージョンとゾーン | Google Cloud
Dataprep by Trifacta | Google Cloud
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データセットとビルド済みソリューション
株式会社リクルートライフスタイルの導入事例： Google Cloud Bigtable などの Google 最新機能を駆使して、リアルタイム分析のコストを 10 分の 1 に。
Google Cloud Platformのカレンダー | Advent Calendar 2015 - Qiita
Google Cloud Platformのカレンダー | Advent Calendar 2014 - Qiita
GCP Next: Googleが描く、MapReduceを超えたビッグデータの世界