Dash Enterprise: The Premier Data App Platform for Python
Dash apps give a point-&-click interface to models written in Python, vastly expanding the notion of what's possible in a traditional "dashboard." With Dash apps, data scientists and engineers put complex Python analytics in the hands of business decision-makers and operators. When building Dash apps in a business setting, you'll need Dash Enterprise to deploy and scale them, plus integrate them w
Gmail、パーソナライズ広告のためのメールスキャンを停止へ
米Googleは6月23日（現地時間）、無料のメールサービス「Gmail」で表示する広告をパーソナライズするために行ってきたメール内容のスキャンを年内に停止すると発表した。 パーソナライズ広告はスキャン停止以降も表示されるが、パーソナライズはユーザーのアカウント設定によって、例えば検索やYouTube視聴履歴などに基いて行う。 この変更を発表したのは、「G Suite」などの企業向けビジネスサービスを統括するGoogle Cloud担当上級副社長、ダイアン・グリーン氏。有料のG Suite版Gmailではメール内容のスキャンはもともと行っておらず（そもそも広告が表示されない）、無料版もその方針に合わせることにしたと説明した。 グリーン氏によると、G Suiteの大企業での採用は過去1年で倍増し、300万以上の企業がG Suiteを使っているという。G Suite版と無料版を合わせたGmai
Kerasでちょっと難しいModelやTrainingを実装するときのTips - Qiita
はじめに ※ Keras2 を対象にしています。 Kerasのコードはシンプルでモジュール性が高いのでシンプルに記述可能で、理解しやすく使いやすいです。 ただし、標準で用意されている以外のLayerや学習をさせようとすると、あまりサンプルがなくてどう書いていいかわからなくなることが多いです。 最近いくつか変わったModelを書いた時に学んだTipsを備忘録も兼ねて共有します。 目次 Functional APIを使おう Weightを共有したい場合は Container を使うと便利 「LayerのOutput」と「生のTensor」は似て非なるもの Lambdaを使った簡易変換は便利 カスタムなLoss FunctionはSample別にLossを返す LayerじゃないところからLoss関数に式を追加したい場合 学習時にパラメータを更新しつつLossに反映した場合
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