機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
新機能がサービスのパフォーマンスに悪影響を与えないか素早く推定する - Hatena Developer Blog
こんにちは、 id:shiba_yu36 です。 先日、新しい機能や改善を加えようとする時に、それがデータベースに対して悪影響を及ぼさないか、どのように検証すれば良いですかという相談を受けました。つまり、新しく作った機能を導入した瞬間にデータベースが高負荷になりサービス全体に影響を与えたりしないか不安であるという相談です。その相談に対して僕は、簡単な計算式を作り、その機能のデータベースへの影響度をざっくり推定することで、リリース前に時間をかけずにパフォーマンスに悪影響を与えないか推定できるという話をしました。 この話をしていて、「リリースする前に新機能や改善がサービスのパフォーマンスに悪影響を与えないか素早く推定する」ことは、経験のあるエンジニアは自然とやっているけれど、あまりブログなどで言語化されていないと感じました。そこで、今回はこのことについてブログに書いてみます。 なぜ機能をリリー
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