Google Cloud Next #19 Tokyo DevDay Serverless containers with Cloud Run
operational model
no infra management
managed security
pay only for usage
programming mmodel
service based
event driven
open
container to production in seconds
one experience, where you want it
serverless containers
fully serverless
no cluster to manage
pay for what you use
serverless developer experience
App Engine Standard 2nd Generation Rutimes
ML, GIS, clusters and more: What you can do with BigQuery new, features
partitioned table
BI engiine
real time dashboard
new features
clusteriing
Machine learning
GIIS
Persistent functions
CREATE OR REPLACE MODELクエリでMLモデルを作る
SELECT * FROM ML.PREDICT MODEL models.xxx)...のようにして使う
レコメンデーション
構成要素
アイテム(document)、特徴量(context), 埋め込み表現(Embedding)
一般的なアーキテクチャ
候補生成→スコアリング→再ランキング
候補生成
アイテム間の類似性
アイテム、特徴量の組み合わせ類似性
利点
ドメイン知識が不要
欠点
コールドスタート
副次的な特徴を取り込むのが難しい
行列をアイテムxユーザーの好みに分解
まとめ
matrix factorization
レーティング情報を持つデータに適用しやすく、商品評価情報を持たないECサイト等には工夫が必要
Edge ML
オンデバイス機械学習
Android/iOS
セグメンテーション
学習用
センシティブな情報の検出
3Dのモデルに対してセグメンテーション等を行う
super computer
通信部分をハード(TCP/IPではない)が担うため、分散環境での実行がかなり速くなる
既存のものをデータにするとバイアスがかかる可能性がある
画像とラベルのペア
アジア等のデータも追加した
作成したモデルにバイアスがかかっているか
From Bits to Tables: Explore the powerful ways to store your data?
storage type
Cloud Native Database
security rules
0 to million concurrent cliient