クラウドデザインパターンから学ぶモダンな アプリケーション設計手法
クラウドデザインパターンから学ぶモダンな アプリケーション設計手法 ～ Azure を例としたクラウドアプリケーションの設計 ～ 2014年9月1日 #jazug 野村総合研究所 勇大地 自己紹介 • 名前 – 勇大地( @d_isami ) • 所属 – 株式会社 野村総合研究所 • その他 – Microsoft MVP for Microsoft Azure 2010～ – Azure のコミュニティ JAZUG の運営 http://r.jazug.jp/ – 「Windows Azure テクニカルハンドブック」執筆 – 「クラウドデザインパターン」監訳 2 本セッションのゴール • クラウドとオンプレミスの違いを理解する • クラウドの特性を生かす設計観点を理解する • クラウドデザインパターンの概要を理解する 3 4 はじめに クラウドとオンプレミスの違い クラウドデザインパ
【第1回】「mixiは時代遅れ」は社内で禁句だったーの続き - 毎週水曜日はNO残業デー
某サイトに掲載された某SNSの元社長さんがスタンフォード大で行なった講演のスピーチ書き起こし記事が話題になっていたのですが、記事タイトルも煽りっぽいのから微妙に修正されたのち、大人の事情で記事が丸々削除されてしまったぽいです（元記事は消えてるのでこっちのURL貼っておきますね）。 webcache.googleusercontent.com ソースとなっている動画は今でも普通にYouTubeで閲覧できます。 www.youtube.com で、本題。 動画をみていたら、某サイトに書き起こされていたのは1時間の動画のうちの冒頭から17分程度が書き起こされているのみで講演自体は約40分、質疑応答が20分くらいありました。 物議を醸している記事でしたがさすがに半分にも満たない講演内容を読んであーだーこーだ言うのはいかがなものかと思いますし（ぶっちゃけ釣りタイトルだっただけな気もする）、続きは近日
AWS Partner SA ブログ
EC2イベント監視の目的 EC2インスタンスまたはインスタンスが稼働する物理ホストに対して計画的メンテナンス作業を行うことがある。予定されたメンテナンスイベントは、ユーザーで任意の時間帯に先行して実施することができるため、ユーザーは予定されているイベントが無いか定期的に監視を行い、イベントを検知したらシステムの停止可能な時間帯にメンテナンスを先行して行う運用が望ましい。メンテナンス作業により、稼働中のEC2インスタンスに影響がある場合は、イベントという形でAWSアカウントのメールアドレス宛に通知される。 (メール例) EC2イベントの監視 EC2のメンテナンスイベントは、メールによる通知以外にもManagement Console、AWS CLI/APIによる確認が可能である。メールによる通知だけに頼ると見逃してしまうリスクがあるため、定期的にCLI/APIを実行してメンテナンスイベント有
PFIセミナーで知識ベースに対する表現学習の話をしました
PFIセミナーで、知識ベースに対する埋め込みを学習する表現学習手法に関してまとめて発表しました。 タイトルがDeep Learningになってるのは釣りです。 色々調べると、想像以上に最近（2011年くらい）やられ始めた話で、またほとんどがBordesとWestonのもの、あるいは彼らが共著に入っていて、２人共気づいたらfacebookに入って、先日話題になったmemory networksにつながるというキレイな（？）展開になっていました。 「知識」のDeep Learning from Yuya Unno 言語処理に必要な知識をどうやって獲得するかということを考え始めたのは、それこそかなり前の話で、学部生の演習で係り受け解析をやった時にさかのぼります。 10年前ですね。 構文解析するさいに、それぞれの語（あるいは文節）がどのように振る舞うかは、語と語の組み合わせでずいぶん異なるというの
パターン認識と機械学習 の資料まとめ - PlantEarthの日記
パターン認識と機械学習、上下巻からなるベイズ統計を主に扱っている本、通称PRML。 結構いい本っぽいし、興味とも結構合っているので卒業までに読み終えようと思っている本だ。 いろーんなところで使われているようなので、いろーんな資料があるんだけど、有用そうなのをまとめてみる。随時追加。 ・本家の解答 http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/PRML/ ・どこかのDrが書いている解答（の一部 http://www.smlab.tutkie.tut.ac.jp/~sakaji/wiki/wiki.cgi?page=Menu ・東大のどっかの研究室がやった勉強会の発表資料 http://bin.t.u-tokyo.ac.jp/prml2009/index.html 本家が強すぎるので、他が霞んで見えてしまうのが以下略
パターン認識と機械学習[PRML] 練習問題模範解答 - ドラえもん
・パターン認識と機械学習[PRML] 練習問題模範解答 以下は、著書パターン認識と機械学習[PRML]上の練習問題模範解答です。 模範解答なので、間違いもあるかもしれませんが、ご容赦下さい。 第１章 序論 URL：https://drive.google.com/folderview?id=0Bz9yuvZCp4qSZXB1MUpQSG9KQWs&usp=sharing 第２章 確率分布 URL：https://drive.google.com/folderview?id=0Bz9yuvZCp4qSY05fWDVqOHpzSmc&usp=sharing 第３章 線形回帰モデル URL：- 第４章 線形識別モデル URL：- 第５章 ニューラルネットワーク URL：- 第１～５章 模範解答完全版（英語） ・パターン認識と機械学習の数学的補足資料 ・ベクトルと行列の微分 ・行列の基本性質と行列
![パターン認識と機械学習[PRML] 練習問題模範解答 - ドラえもん](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ad8080f1e256bc0391aa6d014ae73b833d1ba1e0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F8454420450080098372%2F8454420450080192223%2F1429095872)
パターン認識・機械学習勉強会
2014年 パターン認識・機械学習勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:ベイズ確率・ベイズ識別・モデルの検証 第3回:モデル選択基準・MCMC法 第4回:ギブスサンプリング・線形識別モデル 第5回:線形識別モデル:ロジスティック回帰 第6回:線形識別モデル:ベイズロジスティック回帰,フィッシャーの線形判別 第7回:ニューラルネットワーク 第8回:ニューラルネットワーク(続き) 第9回:ニューラルネットワーク(続き) 第10回:カーネル法, カーネル密度推定法,カーネル回帰分析 第11回:カーネル法:ガウス過程 第12回:サポートベクターマシン, ソフトマージン 第13回:多クラスSVM, SVM回帰, 関連ベクターマシン 第14回:ベイジアンネットワーク 第15回:ジョインツリーアルゴリズム 第16回:ジョインツリーアルゴリズム(続き) 第17回:マルコフ確率場・ファクターグラ
初婚年齢さらに遅く 晩産化も進む NHKニュース
去年１年間に初めて結婚した人の平均年齢は男女ともに過去最高を更新し、晩婚化と晩産化が一層進んでいることが厚生労働省のまとめで分かりました。 このうち初めて結婚した人の平均年齢は、男性が３１．１歳、女性が２９．４歳と過去最高を更新し、平成６年に比べて男性は２．６歳、女性は３．２歳高くなりました。 都道府県別に見ますと、最も高かったのは男女ともに東京で男性が３２．３歳、女性が３０．５歳で、最も低かったのは、男性は佐賀で２９．９歳、女性は福島で２８．４歳でした。 晩婚化に伴って女性が最初の子どもを生む年齢も上昇していて、去年の平均年齢は３０．６歳と平成１６年に比べて１．７歳、いわゆる団塊ジュニア世代が生まれた昭和５０年より４．９歳高くなり、晩産化も一層進んでいることが明らかになりました。 中京大学の松田茂樹教授は、晩婚化と晩産化が少子化を加速させているとしたうえで、「雇用が安定しないために結婚や
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PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
