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/)