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Google に限らず、多くの組織では、仕事のかなりの部分をチームによる共同作業で進めています。チームは真の成果を生み出す最小の単位で、画期的なアイデアが生み出され評価される場です。従業員はほとんどの仕事をチームの一員として行います。しかし、チームの対人関係に問題が生じたり、メンバーのスキルが適切でなかったり、あるいはチームとしての目標が明確でなかったりすると、生産性の低下やメンバー間の摩擦が生まれるといった問題が生じかねません。 Google のピープル アナリティクス チームは、「Project Oxygen」というリサーチ プロジェクトによって、「優れた上司の条件」を突き止めることに成功しました。このプロジェクトの成功を受けて、Google の研究者はその後、Google 社内で効果的なチームの特徴を明らかにするため、同じ手法を用いて新たなリサーチを実施しました。アリストテレスの言葉
Google Kubernetes Engine 1.10が正式リリース。ゾーンに分散したストレージのレプリケーション、マルチマスターを3つのゾーンに分散して高可用性を実現 Googleは、クラウド上でKubernetesをマネージドサービスとして提供する「Google Kubernetes Engine」の最新バージョンとなる「Google Kubernetes Engine 1.10」(以下、GKE 1.10)の正式リリースを発表しました。 GKE 1.10では主に以下の3つの機能を提供することで、企業の本番環境での用途に耐えうるよう、可用性の向上などを実現しています。 共有VPCのサポート リージョン内のストレージ間レプリケーション、マルチマスター対応 ノードの自動修復 主な機能の詳細を見ていきます。 共有VPCのサポート VPC(仮想プライベートクラウド)を複数の組織で共有すること
A new and improved version of Machine Learning Crash Course is coming in August 2024. Stay tuned!
前回の記事はこちら 電機メーカーや部品メーカーでの勤務経験を持つ“熟練”のエンジニアたちの協力を得て実施したAIスピーカー(スマートスピーカー)主要3機種の分解。エンジニアたちは設計に関して、米グーグル(Google)社の「Google Home」を「天才」、米アマゾン・ドット・コム(Amazon.com)社の「Amazon Echo」を「秀才」、そしてLINEの「Clova WAVE」を「初心者」と形容した。 同じAIスピーカーでありながら、どういった違いがこのような印象の差を生んだのか。具体的には、全体設計や製造コストに直結する部品点数、AIスピーカーで重要になる音声の処理の違いなどにあるという。 「まるでパズルのようだ」 「まるでパズルを組み合わせたかのように無駄がない。なんか天才的なエンジニアが、“これでもか”という感じでシンプルな設計を追求した感じがする」 分解されたGoogle
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。 実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。 ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。 しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
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