2019年を振り返る(機械学習の世界に足を踏み入れた) - shnagaiの日記
年末で、ちょうどアドベントカレンダーの枠があったので今年一年の活動を振り返っていこうと思う。 この記事はコネヒト Advent Calendar 2019 21日目の記事です。 2019年は結構自分の働き方が変わった一年でもあったので、下記2点を中心に書いていく。 機械学習の世界に足を踏み入れた アウトプット中心の活動ログ 機械学習の世界に足を踏み入れた 組織の大きな変化もあり、今年から業務として機械学習に取り組んでいる。(元々興味はあったのでチャレンジするいい機会に恵まれたというのが正直なところ) ここでは、機械学習関連のものだけに絞って時系列でどんなことをやっていたのかを振り返ろうと思う。 1〜3月 当時のCTOの @tatsushim がPythonによるはじめての機械学習 という本を執筆しており、そのレビュワーとしてこの本を通じて機械学習を学び始めた。 この本は、機械学習の初学者が
プロダクション環境でElasticsearch+kibana(fluentd)でログ可視化運用をしてみてわかった事 - shnagaiの日記
これは Elasticsearch Advent Calendar 2014 22日目の記事です。 今回は、プロダクション環境で、流行りのFluentd+Elasticsearch+Kibanaでログ可視化というのを数ヶ月やった中で苦労した点とかはまった点を書いてみます。 というか、書き終えて思うとこれからやる人はここに気をつけた方がいいというような内容になってしまったので、既に運用されている方にはあまり役に立たないかもです。。 内容は、大きく下記3つです。 ①集計(検索)の条件を考えてtemplateでnot_analyzeを指定しておく ②スキーマ変更があるindexは、日単位でindex作るべし ③数値型フィールドの罠(Fluentd寄りの話) 前提として、この流れで収集しているのは下記4パターンのログ達。 ・Apache accesslog ・Apache errorlog ・Ap
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