Blog最新情報や使い方、チュートリアル、国内外の事例やイベントについてお伝えします。allowed.誰もデプロイを行っていなかった。許可されていなかったから。過大な負荷がかかっているものがないように。heads.頭の中ではダッシュボードが踊っていた。matter.私はスマホの音を消して、何事かとチェックした。back.誰かが答えてくれるとは思えなかった。いうユーザー名の、疲れを知らないエンジニアがいた。here.この人がここでも働いているとは知らなかった。.彼はこう書いてきた。彼は根本原因を発見した。SClaus.「クォータを更新した。助っ人が誰なのか、決してわからないだろう。go.われわれが事後調査を始める前に、去っていってしまったからだ。write,消える直前に彼はこう書いてくれた。皆さん、どうぞ楽しい休暇をお過ごしください。よって投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。年も残すところあと数日となりました。この機会に、読者の皆さんのご愛顧に感謝申し上げます。皆さんが楽しい休暇を過ごされるようお祈りしております。厚意により、詩をお届けします。Christmas(クリスマスの前の晩)』のパロディです。allowed.誰もデプロイを行っていなかった。許可されていなかったから。過大な負荷がかかっているものがないように。heads.頭の中ではダッシュボードが踊っていた。matter.私はスマホの音を消して、何事かとチェックした。back.誰かが答えてくれるとは思えなかった。いうユーザー名の、疲れを知らないエンジニアがいた。here.この人がここでも働いているとは知らなかった。.彼はこう書いてきた。彼は根本原因を発見した。SClaus.「クォータを更新した。助っ人が誰なのか、決してわからないだろう。go.われわれが事後調査を始める前に、去っていってしまったからだ。write,消える直前に彼はこう書いてくれた。皆さん、どうぞ楽しい休暇をお過ごしください。よって投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。エンジニア)について、ベータ版認定試験の受験申込受付を開始しました。企業がクラウドへの移行を進める中、優秀な技術担当者の需要は増加しており、こうした認定資格は人材と企業を結ぶのに役立ちます。Service)に移行している企業にとって有益です。技術を活用できるように支援します。堅牢性とスケーラビリティ、そして高可用性を備えた動的なソリューションの設計、開発、管理に力を発揮します。アーキテクト認定資格の根本的な目的は、「すべての人のために最もオープンなクラウドを構築する」という私たちの全社的ミッションの実現を支援することにあります。クラウド環境にまたがるマイクロサービスや多層分散アプリケーションの経験も必要なことがわかります。アーキテクトの要件だと私たちは考えています。アーキテクト認定資格を取得するには、認定試験に合格する必要があります。日までにベータ版認定試験を受験されることをお勧めします。ベータ版試験を受験すると、以下のような特典が得られます。利用できるさあ、今すぐ認定試験にお申し込みください。よって投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。エンジニア)について、ベータ版認定試験の受験申込受付を開始しました。企業がクラウドへの移行を進める中、優秀な技術担当者の需要は増加しており、こうした認定資格は人材と企業を結ぶのに役立ちます。Service)に移行している企業にとって有益です。技術を活用できるように支援します。堅牢性とスケーラビリティ、そして高可用性を備えた動的なソリューションの設計、開発、管理に力を発揮します。アーキテクト認定資格の根本的な目的は、「すべての人のために最もオープンなクラウドを構築する」という私たちの全社的ミッションの実現を支援することにあります。クラウド環境にまたがるマイクロサービスや多層分散アプリケーションの経験も必要なことがわかります。アーキテクトの要件だと私たちは考えています。アーキテクト認定資格を取得するには、認定試験に合格する必要があります。日までにベータ版認定試験を受験されることをお勧めします。ベータ版試験を受験すると、以下のような特典が得られます。利用できるさあ、今すぐ認定試験にお申し込みください。よって投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。使用すると、機械学習モデルを簡単に訓練して画像分類に利用できます。ケースに適したカテゴリに画像を分類できる人気の高いサービスです。マッピングされているユーザーにとって、このアプローチは理想的です。分類の要件にはもっと特殊なものもあります。携帯電話の写真に写っている特定の製品や織物の生地を識別するとか、野生動物の写真に写っている動物の種の間の微妙な違いを検出するといった場合です。ML)で新しい画像モデルを訓練し、使用するほうが効率的です。使用して単純なモデルを作ります。このデータセットを選んだのは説明のしやすさが理由です。キャラクターの分類を行い、成功しています。コードはこちらに掲載されており、別のデータセットにも簡単に対応できます。ファイル(all_data.csv)も提供しています。データが格納されています。ファイル(dict.txt)も必要です。シーケンシャルに変換するために使用されます。ラベルがファイル内にない画像については、前処理と訓練で無視されます。daisydandelionrosessunflowerstulipsサンプルのデータセットに含まれている画像は小規模なものなので、その情報だけで一から正確な分類モデルを構築するのは容易ではありません。そこで私たちは、転移学習というアプローチを採用しました。呼ばれる事前訓練済みのモデルを使って画像の特徴を抽出し、それを新しい分類器の訓練に使うという方法です。以下の説明に沿って実際に分類を試してみる場合は、必ず先にプロジェクトと環境をセットアップしてください。番目の層)から画像の特徴を抽出します。次元)という形式の特徴の表現(埋め込みとも呼ばれます)を作ります。前処理では、画像フォーマットの変換、画像サイズの変更、事前訓練モデルによる変換後の画像に対する処理により、埋め込みが作成されます。指定されたディレクトリに書き込まれます。台のマシンで処理できます。大規模なデータセットの場合は前処理がボトルネックになるため、並列処理を導入するとスループットを大幅に改善できます。万枚のサンプル画像を使用して上述の前処理を実行してみました。時間未満で終わりました。モデリングデータを前処理したら、単純な分類器の訓練に取りかかります。つの全結合層と、辞書の個々のラベルごとの出力(オリジナルの出力層をこれに置き換えます)で構成されます。最終的な出力はソフトマックス関数を使って計算されます。訓練ステージでは、訓練データセットへの過剰適合を防ぐために、入力の重みの一部を無作為に無視するドロップアウトの手法を使っています。訓練は次のコマンドで実行できます。モニタリングできます。つのステップをシーケンシャルに実行しなければならなくなるため、そのような方法は避けたいところです。モデルのデプロイと使用モデルのデプロイはこちらのドキュメントに従って行います。介して使用できるようになります。ツールも使用できます。2.0評価セットのサンプル画像(上)に対して上述の予測コマンドを実行すると、次のようなレスポンスが得られます。非常に素晴らしい結果が得られました。組み合わせが適しています。これらを使用すれば、ラベル付き画像から分類モデルを作り、オンライン分析用に簡単にデプロイできます。リクエストとコントリビューションも歓迎します。常に製品の改良や単純化を行っています。新しい改良版を近い将来お知らせできると思いますので、どうぞご期待ください。併せて、以下のドキュメントもご参考に。よって投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。使用すると、機械学習モデルを簡単に訓練して画像分類に利用できます。ケースに適したカテゴリに画像を分類できる人気の高いサービスです。マッピングされているユーザーにとって、このアプローチは理想的です。分類の要件にはもっと特殊なものもあります。携帯電話の写真に写っている特定の製品や織物の生地を識別するとか、野生動物の写真に写っている動物の種の間の微妙な違いを検出するといった場合です。ML)で新しい画像モデルを訓練し、使用するほうが効率的です。使用して単純なモデルを作ります。このデータセットを選んだのは説明のしやすさが理由です。キャラクターの分類を行い、成功しています。コードはこちらに掲載されており、別のデータセットにも簡単に対応できます。ファイル(all_data.csv)も提供しています。データが格納されています。ファイル(dict.txt)も必要です。シーケンシャルに変換するために使用されます。ラベルがファイル内にない画像については、前処理と訓練で無視されます。daisydandelionrosessunflowerstulipsサンプルのデータセットに含まれている画像は小規模なものなので、その情報だけで一から正確な分類モデルを構築するのは容易ではありません。そこで私たちは、転移学習というアプローチを採用しました。呼ばれる事前訓練済みのモデルを使って画像の特徴を抽出し、それを新しい分類器の訓練に使うという方法です。以下の説明に沿って実際に分類を試してみる場合は、必ず先にプロジェクトと環境をセットアップしてください。番目の層)から画像の特徴を抽出します。次元)という形式の特徴の表現(埋め込みとも呼ばれます)を作ります。前処理では、画像フォーマットの変換、画像サイズの変更、事前訓練モデルによる変換後の画像に対する処理により、埋め込みが作成されます。指定されたディレクトリに書き込まれます。台のマシンで処理できます。大規模なデータセットの場合は前処理がボトルネックになるため、並列処理を導入するとスループットを大幅に改善できます。万枚のサンプル画像を使用して上述の前処理を実行してみました。時間未満で終わりました。モデリングデータを前処理したら、単純な分類器の訓練に取りかかります。つの全結合層と、辞書の個々のラベルごとの出力(オリジナルの出力層をこれに置き換えます)で構成されます。最終的な出力はソフトマックス関数を使って計算されます。訓練ステージでは、訓練データセットへの過剰適合を防ぐために、入力の重みの一部を無作為に無視するドロップアウトの手法を使っています。訓練は次のコマンドで実行できます。モニタリングできます。つのステップをシーケンシャルに実行しなければならなくなるため、そのような方法は避けたいところです。モデルのデプロイと使用モデルのデプロイはこちらのドキュメントに従って行います。介して使用できるようになります。ツールも使用できます。2.0評価セットのサンプル画像(上)に対して上述の予測コマンドを実行すると、次のようなレスポンスが得られます。非常に素晴らしい結果が得られました。組み合わせが適しています。これらを使用すれば、ラベル付き画像から分類モデルを作り、オンライン分析用に簡単にデプロイできます。リクエストとコントリビューションも歓迎します。常に製品の改良や単純化を行っています。新しい改良版を近い将来お知らせできると思いますので、どうぞご期待ください。併せて、以下のドキュメントもご参考に。よって投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。ニュースや裏話、ヒント、コツなど、さまざまなトピックをカバーしました。年に最も人気を集めたブログ記事を紹介します。世代分)先のテクノロジーを先取りしたような性能向上を実現します。ハンターを楽しませ、行動に駆り立てています。システムを構築しています。誰でも機械学習モデルを使用して、非構造化データを処理したり音声をテキストに変換したりできるようになりました。Region(us-west1)の運用開始も発表しました。参加申し込みもお忘れなく。利用できるようになりました。パワーを大幅に高めます。リリースとなりました。