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[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
YAPC::Asia Tokyo 2015、ロゴのとおりに熱いイベントでした...今年で最後なのはほんとに惜しいです。最初にして最後の参加となった私は、「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘り下げる」というタイトルでトークをさせていただきました。 スライドはここに上げてありますが、これだけ見ても意味不明と思われるので、話した内容の要約をまとめブログ代わりに書こうかな、と思ったらかなり長文となってしまいました。基本ポジショントークですが、しかしGoogleに入る前からGoogleクラウドに対して持ち続けている気持ちでもあるし、ここはイケてないなーと思った部分は素直にそう書くようにしました。 しかし謎は謎のまま... Twitter上の反応まとめを見ますと、「謎が謎のまま終わった」とのご指摘も多く、これはほんとに私の不徳の致すところです、申し訳ありません……。スライド
Google、大規模データをリアルタイムに分析できるクラウドサービス「Google Cloud Dataflow」を発表。「1年前からMapReduceは使っていない」。Google I/O 2014 大規模分散処理のフレームワークとしてGoogleが開発し、Hadoopに採用されて広く使われているMapReduce。しかしGoogleはもうMapReduceを使わず、より優れた処理系の「Google Cloud Dataflow」を使っていることが、Google I/O 2014の基調講演で明らかにされました。 GoogleのシニアバイスプレジデントUrs Hölzle氏は、「エクサバイトのスケールまで扱え、パイプライン処理を記述しやすく最適化もしてくれる。それにバッチもリアルタイム分析も同じコードで記述できる」と、Cloud Dataflowの特長を説明します。 Google I/Oの
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