検索エンジンの「Google」に、コメント機能が追加されます。Googleによると、例えばスポーツの試合を検索した際に表示される試合結果などにコメントを残せるようになるそうで、他ユーザーが残したコメントを読んで評価することも可能です。 Leave comments on Google Search - Google Search Help https://support.google.com/websearch/answer/7632798 Google検索に新しく追加されるコメント機能は、記事作成時点ではどの国・どの言語でもまだ機能していません。しかし、Googleはサポートページ上で今後追加されることとなるコメント機能がどのようなものになるのかを説明しています。 コメントとして投稿されたものは、誰でもチェックできるようになります。コメントと同時にユーザーアカウントの基本情報が表示され、
修正(2020/9/8) さらに簡単になり、左上のフォルダマークから「ドライブをマウント」をクリックするだけでマウント完了するようになりました。 ドライブのマウントボタンを押すと… アクセスを許可するか聞かれるので、「Googleドライブに接続」をクリックして認証に進む 認証後、ドライブのマウントボタンに斜線が入り、driveフォルダ配下に「My Drive」がマウントされています ここから、フォルダ/ファイルのパスもコピーできるので、便利です！ ※場合によっては、クリックしてもマウントできず、マウントするためのセルの実行を求められることがあります。その場合は、言われた通り現れたセルを実行しましょう！ （参考） ##前提 私は、研究でGoogleのcolaboratoryを使用しています。 （研究室で使えるGPUがないからね！） なので、google driveに学習するデータをあげて、マ
Googleの進化が止まらない。 キーワードを入力すれば、関連するWebページや写真、動画を一覧表示してくれるのはもう当たり前。次に向かうのは人工知能（AI）を活用した、文脈による書籍検索のようだ。 ・10万冊の中から案内 Googleが現在実験しているのが「Talk to Books」。これはGoogle booksの10万冊を、キーワードではなく文章で検索できるというもの。 たとえば、「What is fun about computer programing?（コンピュータープログラミングの楽しさとは）」と書いて検索をかけると、そうした内容を含む本を探し出してくれるのだ。 コンピューターについてでも、プログラミングについてでもなく、コンピュータープログラミングがいかに楽しいか、どんなことが楽しいかが書かれた本を、あっという間に案内してもらえる。 ・書籍を網羅した“賢い店員” この検索
動機 これ自動で作れるんじゃない？ と思えるエクセルのドキュメントが目についたのでやってみた 前提条件 Googleアカウントを持っている pythonが動く環境がある（本記事はUbuntu 14.04 LTS上でやってます） ながれ プロジェクトを作成する Google Drive APIをオンにする Credentialを発行する 操作したいスプレッドシートにユーザを登録 プログラムを作って操作 1. プロジェクトを作成する Google API Consoleにアクセスして、新規プロジェクトを作成する。 gyazo.com 2. Google Drive APIをオンにする 作成したプロジェクトのGoogle Drive API をオンにする。 ↓のリンクでオンにするページにいける Google API Console gyazo.com 3. Credentialを発行する 引き続
Google『お ま た せ』 ついに来ました。以前Ledgeでも紹介し、リリース予告だけで業界を激震させたABテストツール『Google Optimize』無償版公開です。（ベータ版だけど誰でも使える） とりあえずLedge編集部でソッコー触ってみたので、以下「何ができるのか？」と「どう活用するのか？」のまとめとなります。 できない事って逆に何？至れり尽くせりな無償開放 まずは気になる「何ができるんだっけ？」てとこですが、なんと『有料版とほぼ遜色なし』て感じでした。つまり、以前の記事でお知らせした以下の機能がほぼフル装備状態での無償開放になったようなんです。 ※作れるエクスペリエンス数に制限はあるけれど とりあえずできることリストGoogle Analyticsタグにちょっと加工してURL指定すればOK表示された画面をドラッグ＆ドロップ、直接コード編集でいじってテスト作成変更履歴は全部残
Googleは米国時間3月8日、Kaggleを買収したことを発表した。同社はKaggleについて、データサイエンティストと機械学習専門家向けの世界最大のコミュニティーと評している。 公式サイトによると、Kaggleを利用することで、AI研究者は主に「世界で最も優秀な機械学習のエリートたちの中で、上を目指す」「高品質なデータセット集を研究および分析する」「クラウドでコードを実行し、自分の研究に対するコミュニティーのフィードバックを受ける」といったことが可能になるという。 Kaggleの最高経営責任者（CEO）であるAnthony Goldbloom氏がブログ記事で述べたところによると、Kaggleのチームは今後も従来通り存続し、KaggleをGoogle Cloud内の独自ブランドとして維持し続けるという。 今回の買収により、Kaggleのメンバーは最先端のクラウド機械学習環境に直接アクセス
本日よりスマートフォンをかざすだけで翻訳できる Word Lens 機能が日本語に対応しました。お使いいただくには、 Android 版および iOS 版 のGoogle 翻訳アプリをダウロードしてください。英語圏に旅行中に、レストランでメニューがわからなくて困った時などに、この Word Lens 機能がお役に立てるはずです。 Word Lens を使うには、Google 翻訳アプリを立ち上げ、カメラモードに切り替えます。翻訳したい文字にスマートフォンをかざすと、自動的にテキストを検出し、翻訳結果を対象の文字に重ねて表示します。事前に日本語をダウンロードしておくことで、インターネット接続がなくてもご利用いただけます。
社内の機械学習勉強会で最近話題になった機械学習関連のエントリを取り上げているのですが、ここ一ヶ月ではGoogle Neural Machine Translation(GNMT)がとても話題になっていました。GNMTで使われているEncoder-Decoderやattentionのような仕組みを直近で使う予定は特にはないですが、機械学習を使うエンジニアとして知っておいて損はないし、技術的に何が変わったことにより何ができるようになって、何はまだできないのかを知ろう、というのが目的です。技術的な項目は興味ない人も多そうなので、最後に持っていきました。 Google Neural Machine Translation(GNMT)の最近の進化について できるようになったこと 定量的な評価 まだまだ難しいこと 技術的な詳細 Encoder-decoder Attention based encod
William A. Anders, the astronaut behind perhaps the single most iconic photo of our planet, has died at the age of 90. On Friday morning, Anders was piloting a small…
新たにリリースされた自然言語処理APIである「Google Cloud Natural Language API」を用いることで、ユーザーはテキストの構造や意味を分析できるようになる。Googleはさまざまな言語への対応を約束しており、まず英語とスペイン語、日本語が利用可能となっている。 また同社は、Cloud Natural Language APIを用いてThe New York Timesの記事を分析した例を挙げている。その例では、同APIを用いて記事の一部に対するセンチメント分析を実施し、結果を「BigQuery」のテーブル上で処理した後、「Google Data Studio」で視覚化している。 別の例では、デジタルマーケターが同APIのセンチメント分析機能を用いて、オンラインの製品レビューや、サービスセンターに寄せられる顧客の声をモニタできることが示されている。また、同APIは
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
Everyone loves Gmail, right? It's one of the best email services, it's completely free, and it works like a dream. But you'll be surprised how little of Gmail's plethora of features you are actually using. Good old Gmail got a few exciting new features recently, but that's only the tip of the iceberg. Several cool things in Gmail have existed for a long time without anyone bothering to use them. L
Live Nation says its Ticketmaster subsidiary was hacked. A hacker claims to be selling 560 million customer records. An autonomous pod. A solid-state battery-powered sports car. An electric pickup truck. A convertible grand tourer EV with up to 600 miles of range. A “fully connected mobility device” for young urban innovators to be built by Foxconn and priced under $30,000. The next Popemobile. Ov
前回の円グラフに引き続き、ベン図編。 なぜ、使用頻度の低そうなベン図なのか、それは簡単そうだから。 早速、例からはじめましょう。 http://chart.apis.google.com/chart?cht=v&chd=t:100,80,60,30,30,30,10&chs=300x200 &chdl=ringo|mikan|meron &chtt=ringo%20to%20mikan%20to%20meron &chco=FF0000,0000FF,00FF00 &chf=bg,s,bcbcbc 前回の円グラフと比べると、 chlパラメータ(Pie Chart Label,円グラフラベル)がなくなって、chdlパラメータ(Chart Legent)が増えています。 またchdパラメータの指定はちょっと戸惑うので要チェック。 Google Chart API の ベン図(Venn Diag
ベン図とは2つ又は3つの集合の包括関係を表す場合に使われます。Google Chart Toolsでは3つの集合に対するベン図を作成できます。書式は次の通りです。 cht=v ベン図では7つの値をデータとして指定する必要があります。 最初の3つの値で、3つの集合(A、B、Cとします)にそれぞれ含まれる個数を指定します。 4つ目の値で集合Aと集合Bに共通する個数を指定します。 5つ目の値で集合Aと集合Cに共通する個数を指定します。 6つ目の値で集合Bと集合Cに共通する個数を指定します。 7つ目の値で全ての集合で共通する個数を指定します。 では実際にサンプルを試してみます。 http://chart.apis.google.com/chart? chs=300x300 &chd=t:100,80,50,20,20,10,5 &cht=v http://chart.apis.google.com
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