Preprocess data use BigQuery ML | Google Cloud Blog
How to use advance feature engineering to preprocess data in BigQuery ML Preprocessing and transforming raw data into features is a critical but time consuming step in the ML process. This is especially true when a data scientist or data engineer has to move data across different platforms to do MLOps. In this blogpost, we describe how we streamline this process by adding two feature engineering
『GCPのCloud IAMを試してみた』
（2019/04 追記 この記事の情報は古いです。今では、GCPのIAMでも IAM Custom Roles によってカスタマイズしたロールが作れたり、Cloud IAM Conditions が登場してリソースの制限がしやすくなったりしています。また、メディア管轄のAWS Organizationsの活用については 「これ危ない設定じゃないでしょうか」とヒアリングするための仕組み @AWS Summit Tokyo 2018 もご覧ください） メディア事業（アメーバなど）を中心にAWS/GCPを担当している柿島大貴です。前回は、Google Cloud Platform（GCP）の各プロジェクトでコストを追える環境を作る を書きました。前回の続報としては、一部には使ってもらいつつも、可視化の部分で cloudyn を検証中です。 今回は、GCPのリソースの認可の話になります。GCPの利
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Miniconda3, TensorFlow, Keras on Google Compute Engine GPU instance: The step-by-step guide.
https://storage.googleapis.com/amy-jo/talks/tf-workshop.pdf
Google Cloud ML を用いた機械学習基盤の構築と運用/pepabo_ml_infrastructure_starchart
