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GCP AI/ML

AI/MLモデルを支えるバックエンド設計：推論APIからデータパイプラインまで、スケーラブルなAIインフラ構築術

はじめに：モデル開発のその先へ、AIプロダクトを「稼働」させるデータサイエンティストやMLエンジニアが素晴らしいAI/MLモデルを開発しても、それが本番環境で安定的に、かつ効率的に稼働しなければ、ビジネス価値は生まれません。モデルの「開発」...

クラウド & DevOpsの完全攻略バックエンド

SQLとPythonで始める「データ品質管理」入門：信頼できるデータでビジネス価値を最大化する

はじめに：「ゴミを入れれば、ゴミが出る」データ品質の重要性データは現代ビジネスの「石油」とも言われますが、その品質が低ければ、どんなに高度な分析ツールやAI/MLモデルを使っても、得られるのは「ゴミ」のような洞察です。まさに「Garbage...

データ分析 & AIの実践活用データ分析基礎

GCPにおけるAI/MLサービス活用術：Vertex AI, Vision AI, Natural Language AIでビジネス価値を最大化

はじめに：AI/MLがビジネスを変革する時代人工知能（AI）と機械学習（ML）は、もはやSFの世界の技術ではなく、ビジネスの競争力を左右する重要な要素となっています。顧客体験のパーソナライズ、業務プロセスの自動化、新たなビジネス機会の創出な...

GCP関連クラウド & DevOpsの完全攻略

WebAssembly (Wasm) の実践活用：Webのパフォーマンスと可能性を拡張する

はじめに：Webの「限界」を打ち破るWebAssemblyの衝撃Webブラウザは、JavaScriptの進化とともに、かつては想像もできなかったようなリッチなアプリケーションを実行できるようになりました。しかし、画像処理、動画編集、3Dゲー...

クラウド & DevOpsの完全攻略