Gemini for Google Cloud is here | Google Cloud Blog
Try Gemini 1.5 modelsGoogle's most advanced multimodal models in Vertex AI Try it Try Google Cloud for free Start building with $300 in free credits for new customers. All customers get free usage of 20+ products, up to monthly limits. Get started for free We are excited to share with you that Gemini for Google Cloud is here. Generative AI’s capabilities have grown tremendously over the last year,
Google認定プロフェッショナル データエンジニア試験 - Qiita
前回の記事 : Google認定プロフェッショナル クラウドアーキテクト試験 ##データエンジニア試験に合格しました 今年度の本命、Google認定プロフェッショナル データエンジニア試験に合格しました。 先月受けたクラウドアーキテクトとくらべてもさらにマニアックで情報が少なく、難易度も高い試験。 はじめてこの試験の存在を知った時は合格なんて不可能、高嶺の花と思っていましたが、努力の甲斐があって合格までこぎつけることができました。 あいかわらず結果は合否のみで点数や正解率が分からないので、どの程度できたのかは不明。。 #自分のスペック AWS認定 アソシエイト３つ、プロフェッショナル２つ AWSの経験 一年ちょっと。 GCP認定 クラウドアーキテクト GCPの業務経験なし。試験勉強のため触る程度。 純粋なインフラ屋なのでビッグデータや機械学習の業務経験なし。 TensorFlowは全く経験
GCP の細かすぎて伝わらないハイブリッドネットワーキング
ベルギーの St. Ghislain にあるグーグルのデータセンターの冷却塔からの蒸気こんにちは、Google Cloud Platform (GCP) でネットワークプロダクトを担当しているカスタマーエンジニアの有賀です。この記事ではクラウドとオンプレミス環境の間や、クラウドとクラウド間のハイブリッドネットワークを構成する時に便利な GCP のサービスをご紹介したいと思います。 TL;DR (というか目次)GCP にはオンプレミス環境とクラウドのハイブリッド環境や、他のクラウドとのマルチクラウド環境を、簡単・効率的に作れる色んなサービス・機能があるので、以下のようなサービス・機能をさくっと(?)ご紹介します。 Cloud VPNVPC ルーティングモードVPC ピアリングカスタム経路 import/exportPrivate Google Access for オンプレミスホストDNS
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
月刊 Google Cloud Platform ニュース / 2016 年 12 月 | Google Cloud 公式ブログ
Posted by 中井 悦司 (Google Cloud Platform Solutions Architect) 新年あけましておめでとうございます。本年も Google Cloud Platform をどうぞよろしくお願いいたします。 先月（2016 年 12 月）発表された Google Cloud Platform 関連のニュースをブログ記事から振り返りますが、今回はとくに次の記事に注目してみたいと思います。 Cloud Machine Learning と Cloud Dataflow による特殊な画像分類これは、Inception-v3 と呼ばれる画像識別用の深層学習モデルを利用して、転移学習を実施する方法を解説したもので、独自のデータを学習させるためのサンプルコードも用意されています。これがあれば、独自の画像認識モデルを手軽に学習することが可能になります。 それでは、この
月間50億PVを捌くアクセス解析サービスをGCPで作る (検証: データ収集編) - Qiita
今年もWACULのアドベントカレンダー、順調に埋まって、残すところ2日です。 クリスマスイブを担当する、CTOの包です。 なかなか濃い記事がいっぱいあって、よくもまぁこんな人達が集まったなぁという感慨深い感じです。 今日は妻と娘たちとケーキを作って食べました。ホイップクリームを泡立器で作ったら疲れたのでブレンダーがほしいです。 アクセス解析サービスを作ろう さてさて、今回は、(弊社のような)弱小企業に務めるあなたが、会社の偉い人とかに、Webサイトにいれるアクセス解析ツール作ってね！しかも一人で！ とか言われた時のために、GCPを使った構成を考えて検証してみました。 (あたなが、goとjavaをちょっと書けること前提です！) 検証なので、細かいエラー処理などは省いていますのでご了承を。 アクセス解析ツールの構成部品 Webのアクセス解析ツールを作るにはほんっとざっくり言うと 何はともあれ、
コラム - グーグルのクラウドを支えるテクノロジー | 第1回 分散型ロードバランサーを実現するMaglev（パート１）｜CTC教育サービス 研修/トレーニング
[IT研修]注目キーワード Python UiPath(RPA) 最新技術動向 Microsoft Azure Docker Kubernetes 第1回 分散型ロードバランサーを実現するMaglev（パート１） (中井悦司) 2016年8月 はじめに みなさん、こんにちは！ グーグルでCloud Solutions Architectとして活動させていただいている中井です。グーグルは古くから、自社サービスの提供に独自のソフトウェア技術を活用してきました。これらの技術の中には、グーグルに所属する研究者の手によって開発されたものもありますが、実は、「Research at Google」というWebサイトでは、これらの研究者が執筆した論文が公開されています。つまり、これらの論文を通して、グーグルの技術が勉強できてしまいます。これはスゴイ！ ―― とは言うものの、いきなり論文を読めといわれても
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
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