AI のマルチツールのご紹介: ベクトル エンベディング | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 3 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 エンベディング（埋め込み）は、機械学習における最も汎用性のある手法の一つであり、すべての ML エンジニアが使用するべき重要なツールです。したがって、エンベディングとは何か、また何に役立つかを理解している人が少ないのは、とても残念なことです。 問題は、エンベディングがやや抽象的で難解に聞こえることかもしれません。 機械学習において、エンベディングとは、データを N 次元空間の中にある点として表現する手法で、類似したデータポイントをクラスタ化できます。 退屈でつまらない？騙されてはいけません。なぜなら、この ML マルチツールを理解すれば、検索エンジンからレコメンデーション システム、chatbot など、あらゆるものを構築できるようになるからです。さらに、ML の専門知
キーエンスだろうがマッキンゼーだろうが、長時間労働はよくないんじゃないのか
今日わたしが問いたいのは、これだ。 「給料がよくて本人が望めば、長時間労働は認められるべきなのか」 ブラック企業という言葉が日常的に使われ、定期的に過労死が話題になる日本で、長時間労働はだれにとっても身近な問題だ。 働き方改革が叫ばれるのも納得である。 でも本当に、長時間労働は許されないのか？ 内心、「給料がいいなら長時間働くのは当たり前」「本人が望むなら働いてもいいじゃないか」と思っていないか？ だから今日、問いかけたいのだ。 「給料がよくて本人が望めば、長時間労働は認められるべきか」と。 キーエンスやマッキンゼー社員なら長時間労働で当たり前 この疑問が芽生えたきっかけは、当サイトで公開された2つの記事だ。 ひとつめは、『平均年収2183万円の会社「キーエンス」的に生きるということについて。』。 記事では『キーエンス解剖』という本が紹介されており、そこにはこうある。 キーエンスの社員は「
AWSの主要サービスをローカルでエミュレートする「LocalStack 2.0」リリース。機能の同等性と性能などさらに向上
AWSの主要サービスをローカルでエミュレートする「LocalStack 2.0」リリース。機能の同等性と性能などさらに向上 AWSの主要なサービスのAPIをローカルマシン上でエミュレートする機能を提供する「LocalStack」のバージョン2.0が正式リリースとなりました。 LocalStack 2.0 is here! Our next-gen cloud emulation platform comes with significant improvements in parity, performance, and efficiency for a better development and testing experience for your cloud applications. Read more here: https://t.co/7rU0pKVxW6 #LocalSt
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