Machine Learning Casual Talkは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。第12回目のテーマは「機械学習プロジェクトに関する「ベストプラクティスとアンチパターン」。機械学習ではデータを扱いますが、そのデータマネジメントがしっかりしていないと破綻してしまうという点について、ゆずたそ氏がお話します。前半は使えないデータとは何かについて。 自己紹介 ゆずたそ氏(以下、ゆずたそ):では、発表を始めたいと思います。「データマネジメントなきMLは、破綻する。〜こんなデータじゃ機械学習できねぇよ問題の処方箋〜」という話をしたいと思います。 はじめに、まず自己紹介です。「yuzutas0」というアカウントをやっています。機械学習の専門家ではないのですが、機械学習を使った施策に
システム開発や運用には欠かせない存在であるサーバーOS、Linux。「Ubuntu」などのLinuxディストリビューションが提供されており、手軽に利用できます。ただソースコードから実行形式へと自前で変換できるようになれば、特定の機能をカスタマイズできる、最新版をいち早く使えるなど多くのメリットがあります。何より、Linuxカーネルの仕組みを理解する上で大変役に立つでしょう。 本特集では、Linuxの中核である「Linuxカーネル」のソースコードを実際に動く状態に変換する「ビルド」の方法を4回にわたって紹介します。難しそうに感じるかもしれませんが、コツさえ覚えてしまえばカーネルのビルドは決して難しくありません。 まず、カーネルやビルドの基礎知識から押さえていきましょう。Linuxカーネルは、以下のようなソースコードの形で開発・配布されています注1。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く