ノンプログラミングで使えるデータパイプラインツール Cloud Data Fusion とは | クラウドエース株式会社
こちらの記事は弊社技術ブログに掲載していた内容となります。一部を除き、投稿当時の情報となりますので、紹介内容の最新情報については別途公式情報等をご参照下さい。 先日サンフランシスコで開催されたGoogle Cloud Next’19では、さまざまな新サービスや既存サービスの強化が発表されました。 発表された新サービスや強化点は Google Cloud Japan 公式ブログ にまとめられていますので、是非一度ご覧ください。 その中から、今回はデータアナリティクス分野の注目の新サービスCloud Data Fusionについてご紹介します。 Cloud Data Fusionを一言で表すと、GUIからノンプログラミングでデータパイプラインが構築可能な、グラフィカルETLツールという感じでしょうか。 2018年に新たにGoogleグループの一員に加わった、CaskData社のETLツール『C
元データを Python や SQL を使わずに機械学習モデルに変える | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 4 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 機械学習はかつては専門の研究者の領域で、ソリューションの構築には複雑なモデルや独自のコードが必要でした。しかし、Cloud AutoML によって機械学習はこれまでになく身近なものになりました。モデルの構築プロセスを自動化することで、ユーザーは最小限の機械学習の専門知識（しかも最小限の時間）で高性能のモデルを作成できます。 ただし、多くの AutoML チュートリアルや入門ガイドでは、適切に整理されたデータセットがすでに用意されていることを前提としています。とはいえ実際には、データを前処理して特徴量エンジニアリングを行うために必要な手順は、モデルの構築と同じくらい複雑になることもあります。この投稿では、実際の元データからトレーニングされたモデルに至るまでどのような道のり
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