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
https://gcpug-tokyo.connpass.com/event/95560/
####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/)