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Google Cloud Next 2018 Extended BigData & ML Day

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タイトルの勉強会に行ってきました(2018/8/17)
そのメモ書きです。

gcpのノウハウがここに書いてある。

dogrun来てねとのこと

BigQueryについて

BMQL

  • 線形回帰とロジスティック回帰の結果を出力する、SQL構文が用意されている。

GIS

  • 地図関連のツール

Clustered Tables

  • カラムを指定して、カテゴリーごとにテーブルを分けることができる。

その他QA
重くてクエリが動かない時はどうしたらいいですか?
→ ティアーを増やせ

TPU

  • version: 一般が使用できるものがV2に加え、V3が増えた。

Auto ML

Cloud ML Engine(tfのモデルをアップロードすると...)とは別サービスであり、現状では作成したモデルをダウンロードすることはできない。

(補足:Cloud ML Engine は、主に次の 2 つのことを行います。
クラウドで、TensorFlow トレーニング アプリケーションを実行して、大規模な機械学習モデルのトレーニングを可能にする。
これらのトレーニング済みモデルをクラウドにホストして、新しいデータに関する予測の取得に使用できるようにする。
https://cloud.google.com/ml-engine/docs/technical-overview)

  • Vision
    画像をストレージにアップロードして、設定ファイル作成のうえボタンを押すと、いい感じのダッシュボードやConfusion Matrixが作成される。結果を綺麗な形に整理するのは意外に面倒なので便利。(training $20/hour)

  • Natural Language
    現状では日本語を入力できないらしい。
    (training $3/hour)

  • Translation
    (training $76/hour)

その他
- 学習用データを依頼できるサービスがあるらしい。
(補足:高品質なトレーニング データの生成
Google のヒューマン ラベリング サービスを使用して、画像ラベルにアノテーションを付けたり、整理したりすることで、モデルが高品質なデータでトレーニングされるようにすることができます。https://cloud.google.com/automl/)

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