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Googleはなぜノーコード開発ツールのAppSheetを買収し、1年半前に正式版になったばかりのApp Makerを終了させるのか？
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「Googleはなぜノーコード開発ツールのAppSheetを買収し、1年半前に正式版になったばかりのApp Makerを終了させるのか？」（2020年1月29日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 Googleは先日、コーディング不要でアプリケーション開発ができる「AppSheet」の買収を発表しました。しかしGoogleはノーコード開発ツールのApp Makerを2018年から提供しており、同社の業務アプリケーション開発ツールの主役がどちらになるのか疑問が持たれていました。 その疑問に対し、Googleは明確な答えを明らかにしました。App Makerの終了を発表したのです。 これでGoogleがG Suite向けに提供するノーコード開発ツールはAppSheetが主役になることが明確になりま
Google Cloud Function で puppeteer を動かし、取得したパフォーマンス指標をスプレッドシートに記録する
Google Cloud Function で puppeteer を動かし、取得したパフォーマンス指標をスプレッドシートに記録する 投稿者: kem / 右記内 Web Performance / 投稿日:2019-07-07 ( 4 年, 10 ヶ月 ago) / 更新日:2019-07-08 ( 4 年, 10 ヶ月 ago) / コメント Google Cloud Functions を使ってみたくなり、作るとしたら何を作るかを調べていて、以下の記事を見つけました。 Cloud Functions with Puppeteer + Google Apps Script でスクレイピングサーバーをサクッと作る - QiitaPuppeteer + GCP Functionsでサーバレスなスクレイピング - QiitaGoogle Cloud Functions では、GAS ではでき
Chrome Release Channels
Chrome supports a number of different release channels. We use these channels to slowly roll out updates to users, starting with our close to daily Canary channel builds, all the way up to our Stable channel releases that happen every 6 weeks roughly. Channels Windows 64-bit All channels may be run in parallel -- they install into distinct directories and use dedicated User Data directories. Stabl
Google releases massive visual databases for machine learning - DataScienceCentral.com
Home » UncategorizedGoogle releases massive visual databases for machine learning EmmanuelleRieufJanuary 2, 2017 at 5:00 am This article was written by Richard Lawler. Richard’s been tech obsessed since first laying hands on an Atari joystick. It seems like we hear about a new breakthrough using machine learning nearly every day, but it’s not easy. In order to fine-tune algorithms that recognize a
GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現する - Qiita
GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現するPython機械学習scikit-learnKerasNK-POP Perfumeが紅白歌合戦でディープラーニングについて言及して話題になりましたが、それに関連する技術がGoogleのブログで公開されていたので再現してみました1。本来はColud Vision APIを使ったとのことですが、精度や速度を犠牲にすれば、普通のPCかつ1人でも実装できてしまいます。その方法を書いていきます。 訂正：Googleが使ったではなく、正しくはライゾマティクスに使っていただいただとのことです。失礼いたしました2。タイトルも訂正いたしました。 元ネタ こちらのブログに詳しく書かれています。 Perfume とライゾマティクスの新たな試みを支える Google の機
[追記あり] Google Photos APIsでアルバム作成と写真のアップロード - Qiita
Picasa(デスクトップ版)の提供が2016年に終了し、インストール済みのデスクトップ版PicasaのWeb同期機能も2018年3月で完全に(?)停止してしまい1、趣味で撮ってる写真のGoogleサービスとの同期に困っていた2のですが、2018年5月にGoogle Photos APIsが公開されたので、アルバムの作成とアップロードができるか試してみました。 2018.08.12 追記(2): ファイルサイズと、重複ファイル・ファイル名の指定方法について追記 2018.05.14 追記(1): 日本語のアルバムタイトルの作り方について記述 TL;DR APIの有効化はGet startedで。 OAuthの要領はGoogle APIのAccess Tokenをお手軽に取得するから。 アルバムアップロードをするには、 アルバムを作成する 画像アップロード時にアルバムを指定する Upload
![[追記あり] Google Photos APIsでアルバム作成と写真のアップロード - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/73056bad8cfb3ef7d0382e17cec0b985ffee865f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwemFraS1sa25yJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz02MjRhMGMyNDA5MDk3OTQyM2QyMTM0MmVjNDlkYTkzZQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D28c2d939d75fc0ad8b2322bd0e89b735)
複数のGPUを使ってCloudML上でモデルをトレーニングする
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 良いモデルを作るには、大きなサイズの学習データが必要です。そして、高速にモデルをトレーニングすることができれば、イテレーションの短縮になります。今回は高速にモデルをトレーニングするために、複数のGPUでディープラーニングのモデルをトレーニングする方法を投稿します。本記事中の図説は、筆者が自らの環境で作成したものを含みます。 1. LibraryとTool: 今回は下記のディープラーニングのツールまたはライブラリを利用していました。 Tensorflow ディープラーニングに対応しており、Googleの各種サービスなどでも広く活用されている。 2017年2月15日に TensorFlow 1.0 がリリースされた。 対応プログラミング言語はC言語、C++、Python、Java、Go。 対応OSは64ビットのLinux（ただしバイナリ配布は
Googleの機械学習のレッスンが無料で受けれて資格が貰える余暇。 ｜ ガジェット通信 GetNews
こんにちは。夏休みの最終日に宿題をやる派のひろゆきです。 ネットで暇つぶしにニュースサイトを見てる人も多いと思うんですが、「新しい知識を得る」ってエンタメなんですよね。 ってことで、ネットには無料でいろいろ覚えられるサイトがあったりするんですが、マサチューセッツ工科大学とか、ハーバード大学とかがやってるedXの機械学習のコースとか試してみたんですが、20分ぐらいで飽きちゃったりして、宝箱を開けたりとか別の事はじめちゃうんですよね。 Machine Learning https://www.edx.org/course/machine-learning-columbiax-csmm-102x-4 んで、スタンフォード大学やコロンビア大学が授業を公開してたりするCourseraに、Googleが提供してる機械学習のコースがあるのですね。 ちなみに、二日前から東京大学もコースを提供しはじめてます
Googleの事前学習済みモデルを手軽に利用出来るTensorFlow Hub - Technical Hedgehog
自然言語処理におけるword2vecや画像処理におけるInceptionなど、一般的に広く用いられているモデルを上流で用いる事は多くあります。汎用的な知識を扱えるメリットがある一方、学習には大量のデータセットの準備と膨大な学習時間がかかってしまいます。 この問題に対して、あらかじめ学習させた状態のモデル(事前学習済みモデル)を用意しておき上流に転移させる方法があります。本記事ではその事前学習済みモデルについて、Googleが提供するのライブラリであるTensorFlow Hubを紹介します。 TensorFlow HubはGoogleの大量リソースを用いて学習したモデルを手軽に実装できるほか、自作したモデルを別環境で利用しやすいように自作することも可能です。本記事では概要と特徴、利用方法を紹介します。 今回説明するTensorFlow Hubの利用方法、作成方法について実験したコードはGi
GoogleのURL短縮サービス｢goo.gl｣2019年3月30日に終了へ
GoogleのURL短縮サービス｢goo.gl｣2019年3月30日に終了へ2018.04.03 10:3034,242 塚本直樹 結構便利だと思うんですけどね。 文字制限のあるSNSのプロフィールなどに、便利に活用できる｢URL短縮サービス｣。Google（グーグル）も同様のサービス｢Google URL Shortener（goo.gl）｣を展開していたのですが、こちら残念ながら2019年3月30日にサービスを終了ことが公式発表されました。 Googleによれば、このような変化は人々がウェブコンテンツにアクセスする方法が大きく変化したからだとしています。たしかに、最近はアプリやQRコード、SNSなどのおかけでURLを手打ちすることなんてほぼなくなりまし、シェアするときもURL自体をコピーすることは少なくなりました。そして、今後URL短縮サービスの役割は｢Firebase Dynamic
Facets - Visualizations for ML datasets
The power of machine learning comes from its ability to learn patterns from large amounts of data. Understanding your data is critical to building a powerful machine learning system. Facets contains two robust visualizations to aid in understanding and analyzing machine learning datasets. Get a sense of the shape of each feature of your dataset using Facets Overview, or explore individual observat
Facets: An Open Source Visualization Tool for Machine Learning Training Data
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. Cross-posted on the Google Research Blog Getting the best results out of a machine learning (ML) model requires that you truly understand your data. However, ML datasets can contain hundreds of millions of data points, each consisting of hundreds (or even thousands) of features, making it ne
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Google Chrome (グーグル クローム)は４種類ある - My Note (マイノート）
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はじめての AI 〜 Google がめざす、誰もが使える機械学習 - Google スライド
GitHub - PAIR-code/facets: Visualizations for machine learning datasets
