【9割の人が知らない Google の使い方】世界最高峰のAIから無料で英語を習う方法
Google 認定トレーナー/イーディーエル株式会社代表取締役 「Google 認定トレーナー」および「Google Cloud Partner Specialization Education」の2つを保有する国内唯一の女性トレーナー経営者。 数時間でITスキルを劇的に引き上げる指導に定評があり、ITビギナーから絶大な信頼を得ている。早稲田大学第一文学部（教育学専修）卒。筑波大学大学院教育研究科修了（教育学修士）。筑波大学大学院非常勤講師。アルマ・クリエイション株式会社主催「クロスセクター・リーダーズサミット」2年連続最優秀MVP（2019年、2020年）。常陽銀行主催第3回常陽ビジネスアワード「ウーマノミクス賞」379プラン中第2位（2015年）。出版社勤務を経て専業主婦になるも、学習欲が高じて大学院に進学。在学中に事業欲が高まり、IT教育会社を起業し、現在に至る。「日本に最高のIT
Google Analytics 4（GA4）の衝撃。5つのポイントと3つのAIキーワード | ウェブ解析士ナレッジ
株式会社クリエイターズネクストの窪田です。Google Analytics 4 プロパティのリリースに伴い、緊急寄稿をさせていただきます。今回のGoogle Analytics 4 プロパティはウェブ解析の知見と、機械学習の知見とが同時に求められる内容でした。 私は3万8000名のウェブ解析士の中で2年連続に日本一となっており、東京大学大学院松尾研究室のGCI、MITスローン大学院で深層学習のプログラムを修了しています。また、深層学習に関する特許を日本で取得しています。そのため、本記事では、ウェブ解析の知見と、機械学習の知見を両方使いながら説明していきます。 1週間でGoogleアナリティクス4の基礎が学べる本 を出版しました！ 大幅に改訂されたWebマーケティングツール 「Googleアナリティクス4」の基礎と活用法を 最前線のWebマーケッターたちがやさしく解説! 本書は、Webマーケ
メルカリに「AI社員」が入社！ 翻訳から日々の業務サポートまで大活躍中 #メルカリな日々 | mercan (メルカン)
こんにちは！ PRチームのmayumineです。 最近、メルカリに新入社員が入社しました。その名もAI社員の「HISASHI」くん！ Slack上に存在し、社内のヘルプデスク業務に対して、AIによるサポートをするのがHISASHIくんの役目です。「印刷の仕方」や「経費精算の仕方」「翻訳の依頼」などの質問や業務は、基本的に社内の「担当の誰か」が対応していましたが、質問する人もされる人も解決までに時間がかかってしまいます。「AI社員が答えられることは自動対応できるようにしよう！」ということで、HISASHIくんが爆誕し、社員として活躍できるまで育成されてきたのでした。 HISASHIくんにできること 誰しも、「調べれば簡単にわかりそうなことを誰かに聞くのは悪いな〜。でも調べるのはめんどくさいな〜」という心理的ハードルはあると思うんですけれど、HISASHIくんだったら心置きなく気軽に質問できま
AIファースト時代のSEOはどうなる？―辻正浩さんに“SEOに効く”Web制作でのポイントを聞いてみた！
連載： Webの未来を語ろう 2018 (3)HTML5 Experts.jp編集部の馬場です。毎回豪華ゲストをお呼びして、Webの現在と未来について語っていただく公開座談会企画「Webの未来を語ろう」シリーズ第3弾！ 今回は検索エンジン最適化（SEO）の第一人者である辻正浩さんをお招きし、2018年のSEOを語る上で欠かせないことやWeb制作で気をつけたいポイント、「AI First」時代のSEOはどうなっていくのかなどを語っていただきました。 今回のゲスト 辻正浩さん（株式会社 so.la 代表取締役SEO） Search Engine Optimizer。 1974年北海道生まれ。営業、広告制作、Web制作の経験の後、株式会社アイレップでSEOの専門家としての活動を開始。様々な業界・規模のWebサイトのSEOを担当する。 2011年10月に独立の後、株式会社so.laを設立。SEO専
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
［速報］Google、動画になにが映っているかを自動的に判断する「Video Intelligence API」発表。Google Cloud Next'17
［速報］Google、動画になにが映っているかを自動的に判断する「Video Intelligence API」発表。Google Cloud Next'17 Googleは米サンフランシスコでイベント「Google Cloud Next'17」を開催。1日目の基調講演で、動画を分析して、いつ、なにが映っているかを判断する「Video Intelligence API」を発表しました。 動画になにが映っているかをコンピュータが自動的に判断する Googleのチーフサイエンティスト Fei-Fei Li博士によると、動画をコンピュータに理解させることはこれまで何年ものあいだ大きな課題で、実際、画像研究者にとって動画はデジタルな世界のダークマター（暗黒物質）だとされてきた、と。 そうしたなかで、Googleは機械学習による新しいAPI「Video Intelligence API」を発表しまし
TensorFlow が正式に Windows サポートして GPU が使えたので試してみた - tilfin's note 跡地
Google から正式に Tensorflow が Windows 対応して GPU が使えるとのアナウンスがありました。 https://developers.googleblog.com/2016/11/tensorflow-0-12-adds-support-for-windows.html セットアップ環境 OS) Windows 10 Pro GPU) NVIDIA GeForce GTX 960 この環境で TensorFlow を試しみたいと思います。なるべくDドライブにセットアップするようにしています。 CUDA と cuDNN をインストール CUDA Toolkit 8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Operating System: Windows Architecture: x86_64 Version:
Webサイト分析ツール|Googleアナリティクスで見るべき項目まとめ
Webサイトを持つ目的はなんでしょうか。 ネットショップを運営する方であれば、売上。メディアであれば広告収益の最大化。オウンドメディアをお持ちの方であれば問い合わせ数や資料請求数など、そのサイトの種類によって目的は様々です。 しかし、Webサイトの分析をするときの基本は「集客」、「行動」、「コンバージョン（CV）」の3つに大別されます。 Webサイトの分析ツールとして代表的なGoogle アナリティクスでは非常に多くの数値、指標を見ることができるため、使いこなせていないと考える方も多いかもしれません。 今回はWebサイトの分析・改善を行えるツール「AIアナリスト」を提供する株式会社WACUL監修のもと、Webサイトで成果を上げるために最低限知っておくべきGoogle アナリティクスの指標項目をご紹介します。 Webサイト分析の基本は「集客」「行動」「CV」の3つ Webサイトを運営する方に
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
グーグルや百度が注力する「ディープ･ラーニング」とは何か?（小林 雅一） @gendai_biz
米グーグルが先月、カナダのAI（人工知能）研究所「DNNresearch」を買収したのに続き、今月は中国のグーグルとも呼べる百度（Baidu）が独自のAI研究所をシリコンバレーに設立した。 両者には共通項がある。それは「ディープ･ラーニング（Deep Learning）」と呼ばれる、最先端のニューラルネットワーク技術を研究することだ。他にもマイクロソフトやIBMなど巨大IT企業も、この分野の研究開発に力を入れていることで知られる。 ディープ･ラーニングについては、以前にも本コラムで簡単に紹介したことがあるが、これが今後のIT産業を大きく揺るがす重要な技術になることは間違いないので、今回はもう少し詳しく解説しよう。 半世紀以上の歴史を持つニューラルネットの一種 ディープ･ラーニングとは、要するに人間の頭脳を構成する無数の神経細胞のメカニズムを、従来よりも正確に模倣した新種のニューラルネットワ
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