Google Cloud Next 2018 Extended BigData & ML Day
趣旨：7/24～26にサンフランシスコで開催された Google Cloud Nextの発表内容の共有をする
日時：2018/08/17(金) 18:50 〜 21:50
場所：Google Japan 東京都港区六本木６丁目１０−１
各セッションの内容をメモで残します
まずはじめに
今回から最初からドリンク（ビール！）とピザがいただけるようになってました
（以前は途中の休憩時にどうぞだった気がします）
BigQuery New Feature
by satoru_nakamura
BQML
- BQML モデルを指定してデータを与える(クエリで)
- 線形回帰：過去のデータから線を引く こんな事象のときにこうなる！
- ロジスティックス回帰： こんな事象のときに買う買わないをどちらか知れる
- いままでテンソールフローとか使ってた人もこれで簡単にいける！
bigquery GIS α
- デモ）ロンドンのレンタサイクル店の情報を場所と自転車台数で地図表記させる
- GISな情報があればそれをうまいこと使える
- 対応しているフォーマットはWKTやgeo jsonとかshapefile
Auto ML
by sfujiwara
データだけ用意しておけば残りは全部やってくれる
Web APIが生えてくる
AutoML Vision
コスト：$20/hour
AutoML Natural Language
コスト：$3/hour
| 文書1 | category1 |
|---|---|
| 文書2 | category2 |
| 文書3 | category3 |
こんな感じのCSVをアップロードすると文書の分類ができる
裏のアルゴリズムは完全に不明
日本語を突っ込めるかは分からない
AutoML Translation
コスト：$76/hour
TMXファイルをアップロードする
English→Japaneseはすでにある
quickstart試すだけで1万円もっていかれた!
Cloud TPU
by kazunori_279
Cloud TPU
- 2015年 v1 リリース
- 今回「Cloud TPU v2」がGAとなった
- 現在 v3（水冷システム）がアルファ
- CPUやGPUといった汎用プロセッサとは異なる、ディープラーニングに特化したプロセッサ
- TPUは電力が低くてOK
- コストはGPUの1/10
- プリエンプティブTPUも選択できる
TPU Pod
- TPUのクラスタ
- 外観がなかなかすごい
セッション後に調べたこと
TPUってなに？そもそもよくわかっていなかったので復習
機械学習に特化したGoogleの自社開発プロセッサ、「TPU（Tensor Processing Unit）」
Tensor Processing Units（TPU）は、機械学習の作業負荷を加速するために使用される、Google独自開発のアプリケーション固有集積回路（ASIC）です
Cloud TPUは特定のワークロード用に最適化されている
- 行列計算が支配的なモデル
- メインのトレーニングループ内にカスタムのTensorFlow操作がないモデル
- 数週間または数ヶ月間トレーニングするモデル
- 有効なバッチサイズが非常に大きい大型および大型モデル
使い方
※公式のチュートリアルを参照した
1. マシン学習モデルを訓練するために使用するデータと訓練の結果を保存するため、Cloud Storageバケットを作成する
2. Cloud Shellを開いてctpuツール（Cloud TPUを設定および管理するための簡単なツール）を使用する
3. Compute Engine VMとCloud TPUの作成
4. データをCloud Storageにアップロードする
5. TensorBoardをセットアップする
6. モデルを実行する