Google Cloud Platform (Google App Engine, Compute Engine, BigQuery や Container Engine など）の情報の日本公式ブログ
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ビール、日本酒、お酒は何でも好きなエンジニアの弓山(akiray03)です。 クラウドワークスでは、サービス提供の基盤としてAmazon Web Services (AWS)を利用しています。今回の記事は、会社の業務から離れて、個人的に(趣味で)利用しているGoogle App Engineを紹介したいと思います。 クラウドワークスのエンジニアの中には、趣味でWebサービスを開発している人も多くいるのですが、その基盤としては、AWSやHerokuが好まれる傾向にあるようです（主観的意見）。Google App Engine の思想を通してGoogleの考えるアプリケーションインフラの形を知ることで、日常のアプリケーション開発に新たな気付きが得られれば幸いです。 Google App Engine (GAE) とは GAEは、Google Cloud Platform (GCP) で提供され
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
GV（旧グーグル・ベンチャーズ）は革新的カメラメーカーLight社への出資に向け、3,000万ドル（約30億円）のシリーズC資金調達ラウンドを実施する。Light社は「コンピュテーショナル・フォトグラフィー（CP）」と呼ばれる次世代技術をカメラに採用した企業。 従来のカメラは露光時間が1つしか選択できないが、CPを使うことにより露光時間が違う写真を撮影し合成できる。視点を移動した写真を合成し、裸眼ステレオグラムを作成したり、複数の写真を自動合成しパノラマ写真を作ることも可能だ。 Lightは獲得した資金で同社が初めて世に送り出すカメラ「L16」の増産を狙う。L16はiPhoneほどの大きさで、販売価格は1,699ドル。16個のレンズで撮影した画像をソフトで合成し、最大5,200万画素を実現する。さらに光路を折り曲げる屈曲光学の技術を採用し、コンパクトなボディながら28～150mmのズームが
便利だもんね。｢Googleフォト｣の月間アクティブユーザーが2億人突破だって2016.05.19 18:07 小暮ひさのり に、2億人…!? えーっと、ちょっと数が多すぎていまいちピンときません。ええと…、日本の総人口が約1億2708万3000人なので、日本総動員してもまだ足りない。2015年5月のGoogle I/Oで発表されたフォトストレージサービスは、とんでもない規模で成長しましたね。 最近ではAndroid標準の｢フォト｣アプリと統合されていたりしますし、iPhoneやPC／Macなどで使えたりといったマルチプラットフォームで利用できるのも普及率の高さに繋がるところでしょうか。 いや、プラットフォームが広いだけじゃありません。このサービス、本当に便利なんです。 16メガピクセルまでの写真、1080pまでの動画であれば、容量無制限でガンガンアップロードできますし、それを上回る画質だ
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
まつばら・ひとし １９５９年東京生まれ。東京大理学部情報科学科卒。８６年、同大学院工学系研究科博士課程修了。工学博士。通産省工業技術院電子技術総合研究所（現産業技術総合研究所）を経て２０００年からはこだて未来大教授。専門は人工知能、ゲーム情報学。著書に「鉄腕アトムは実現できるか？」など。 囲碁の世界トップ級棋士に圧勝したかと思えば、文学賞に応募した小説が１次審査を通過するなど、人工知能（ＡＩ）に関する話題が社会をにぎわせている。その急速な発展ぶりから、「人間に対する脅威」として語られる場面も少なくない。１９８０年代からＡＩ研究に携わり、人工知能学会会長も務める公立はこだて未来大の松原仁教授（５７）は、「ＡＩを開発するのは人間。これまで人間にできなかったことを実現する道具として使えばいい」と語る。【元村有希子／デジタル報道センター】
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
一般的な画像形式のPNGに比べて40％以上ファイル容量を小さくでき、ロスレス圧縮やプログレッシブ表示もサポートする画像フォーマット「FLIF」が登場しました。しかもFLIFはApache 2.0ライセンスで無償提供されています。 FLIF - Free Lossless Image Format http://flif.info/ 以下のグラフは、WebPを開発するGoogleの研究にならって行われた画像圧縮テストの結果を示したもの。えんじ色・赤色(インターレースなし)のFLIFフォーマットは、他の画像フォーマットよりも高い圧縮率を示しています。同画質ではJPEG 2000比で53％、PNG比で43％、圧縮率の高さで知られる「BPG」比で22％、WeP比で14％もファイル容量が小さいとのこと。 画像がデータの先頭から読み込まれるのではなく、ダウンロードサイズに応じた画像を表示できるプログレ
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