Hashのブックマーク / 2015年11月11日

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2015年11月11日のブックマーク (6件)

SmartNews's journey into microservices
SmartNews's journey into microservicesAI-enhanced description SmartNews has transitioned to a microservices architecture to enhance flexibility and developer happiness by breaking down their monolithic applications into specialized services. This shift necessitates automated deployment, monitoring, and management of complexities associated with distributed systems. Upcoming developments include in
Hash 2015/11/11
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Amazon SWF ワークフローのライフサイクル - Amazon Simple Workflow Service
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Amazon SWF ワークフローのライフサイクル Amazon SWF は、ワークフロー実行の開始から完了まで適切なタスク (アクティビティタスクまたは決定タスク) を割り当てて、アクターとやり取りします。次の図は、機能するコンポーネントの観点から、注文処理ワークフロー実行のライフサイクルを示しています。
Hash 2015/11/11
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AWS re:Invent 2015 Practical DynamoDB Working Together with AWS Lambda | Amazon Web Services
AWS Developer Tools Blog AWS re:Invent 2015 Practical DynamoDB Working Together with AWS Lambda Today, I’m excited to announce the Practical DynamoDB Programming in Java demo from AWS re:Invent 2015 is available on github. This project is used to demonstrate how Amazon DynamoDB can be used together with AWS Lambda to perform real-time and batch analysis of domain-specific data. Real-time analysis
Hash 2015/11/11
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TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
Hash 2015/11/11
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Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
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Home — TensorFlow
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
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