楽しかった↺ 次回もまた参加したい! #gcpug #GCPUGKOBE pic.twitter.com/tsXFRFysH0
2018-05-24 09:52:47楽しかった↺ 次回もまた参加したい! #gcpug #GCPUGKOBE pic.twitter.com/tsXFRFysH0
2018-05-24 09:52:47無事に第1回目のGCPUG神戸が終わりました。スピーカーの皆様、参加いただいた皆様ありがとうございました。 至らぬ点もあったかと思いますがなんとか終えることができました。 今後も第2回、第3回と開催して行きますので引き続きよろしおねがいします。 #gcpug #gcpugkobe pic.twitter.com/YG8FIUp9NC
2018-05-24 01:29:46無事に第1回目のGCPUG神戸が終わりました。スピーカーの皆様、参加いただいた皆様ありがとうございました。 至らぬ点もあったかと思いますがなんとか終えることができました。 今後も第2回、第3回と開催して行きますので引き続きよろしおねがいします。 #gcpug #gcpugkobe pic.twitter.com/YG8FIUp9NC
2018-05-24 01:29:46【Firebaseのハマりポイント】 あとでGCPとマージするつもりで先にFirebaseのプロジェクトを作ると、GCPの機能に制限がかかる(!) 「先にGCPのプロジェクトを作り、あとでFirebaseプロジェクトにマージする」のが正解。 #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 21:58:54【Firebaseのハマりポイント】 あとでGCPとマージするつもりで先にFirebaseのプロジェクトを作ると、GCPの機能に制限がかかる(!) 「先にGCPのプロジェクトを作り、あとでFirebaseプロジェクトにマージする」のが正解。 #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 21:58:54TensorFlow事例:静岡県のきゅうり農家にて。母で1日8時間かかっていたきゅうりの分類作業を、息子がMLシステムを作り半自動化。「データサイエンスの民主化」 #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:30:09TensorFlow事例:静岡県のきゅうり農家にて。母で1日8時間かかっていたきゅうりの分類作業を、息子がMLシステムを作り半自動化。「データサイエンスの民主化」 #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:30:09Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
2018-05-23 20:25:45Google Cloud AutoMLの実例:ラーメン二郎の分類問題 (「どの支店か?」というラベルを95%の精度で分類できた) ※ そういえば、ちょまどさんはAzure MLで牛丼の分類をやってたよな…… #gcpug #gcpugkobe
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