Sarahttps://github.com/sararobGCPにおける機械学習サービスは大きく分けて2種類。訓練済みモデルを使えるAPI自分でモデルを作れるPaaS(MLEngine)https://cloud.google.com/products/machine-learning/?hl=ja各種APIは想像以上のことができていた動画のタイムラインにキーワードをつけて、検索できるようにするhttps://www.youtube.com/watch?v=mDAoLO4G4CQ興味ある動画は探せても、いつ〇〇は出てくるんだ?みたいなのが短縮できるのは夢があるサービスwikipediaなどネットに転がっている情報とくっつけてくれるJKローリングの別名でも単一のentityIdで返してくれるQAにもあったが、APIにユーザデータを食わせられるサービスはやはり欲しい実業務の活用の壁の一つ。これができるようになると、既存の日本語自然言語系サービスがどうなるか?LTNLAPIを前処理に使ってみようhttps://twitter.com/hayatoy82参加型リアルタイムデモあり。CPU,GPU,TPU7ms応答を99%保証して欲しい、というGoogle社内ユーザの声にもこれで応えたレスポンス超高速のML系サービスなので、伏せられてはいたがおそらく、、フルタイム版の資料をゆっくりみたかったですMilesさんから一言https://www.linkedin.com/in/mileswardクラウドの10年前の段階が今の機械学習。これからだよ!最初はうまく動かないかも。Serviceトレーニング、モデル管理、予測までをサービスで提供TFはバージョンの更新が早いので、runtimeのバージョン対応追随は期待ハイパーパラメータチューニング、バージョン管理など実務の辛さへのGoogleなりの解答だったオンプレでやってますけど辛いからついついサボりがちQAぶっちゃけ系python3対応、レスポンスや謎の裏基盤など。一連で行う上で、とにかく便利になっていきそうなGCPdatalabがjupyterにGCPサービス連結が集約されていきそう。現在やろうとしている案件がAWSを使う前提にしているが、GCPも試せれば良いなと感じたSOMPOの中林さんのような基盤を作りたいhttp://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1708/29/news031_2.html英語力。upLoginユーザーは見つかりませんでした。