はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 先日Google Cloud 認定資格の一つであるProfessional Machine Learning Engineerを受験しました。Google Cloudの認定試験では模擬試験としてサンプル問題を解くことができるので今回も模擬試験を解いて勉強したのですが、その中で出てきたアーキテクチャで気になったものを実際に試してみたいと思います。 Professional ML Engineer 認定資格 | Google Cloud Professional ML Engineer の試験問題のサンプル | 認定 | Google Cloud Google Cloud 認定資格の模擬試験 Google Cloud 認定資格の試験では模擬試験を無料で受けることができます。出題される問題は固定ですが、解説と関連ドキュ
※この投稿は米国時間 2021 年 1 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 小売業者は、ほどよく在庫を維持しようといつも頭を悩ませています。在庫が多すぎても少なすぎても良くないためです。何百万種もの製品があるとされる中で、データ サイエンスとエンジニアリングの担当チームが数百万件の予測を作成するのも一仕事ですが、継続的なモデル トレーニングと予測を処理するためのインフラストラクチャを調達、管理することは、特に大企業にとっては、すぐに手に負えない作業となり得ます。 BigQuery ML では、SQL を使用して、機械学習モデルのトレーニングとデプロイを行えます。フルマネージド型のスケーラブルな BigQuery のインフラストラクチャを使用することで、複雑さを軽減しながら本運用までの時間を短縮できるため、より多くの時間を予測に費やして、業務を改
目次 はじめに 自己紹介 内容概要 基本設計 TCVのビジネスモデル 施策内容 システム構成 フェーズ１: とりあえずAutoMLを使ってみる フェーズ２: 目的変数を変える フェーズ３: BigQuery MLの導入による検証高速化 フェーズ４: 国別 フェーズ５: 回帰ではなく分類へ フェーズ６とその先へ おわりに はじめに 自己紹介 じげん開発Unitデータ分析基盤チームの伊崎です。 開発Unitは特定の事業部に所属しない全社横断組織です。 その中で、データ分析基盤チームは全社のデータ基盤の整備、データ利活用を担当しています。 私個人としては、大学で純粋数学を学んだ後、前職でエントリーレベルの機械学習エンジニアとして働きました。現職では半分データエンジニア、半分データサイエンティストとして働いています。 プライベートでKaggleに参加し、銅メダルを獲得した経験があります（最近は活動
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