![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6b93b7670ab24c29c110df0e4cda7bda94a2868f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F499ecf321f704806becb3f7bb97dda95%2Fslide_0.jpg%3F9859347)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント4件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
マイクロサービスアプリケーションとしての機械学習
JAPAN CONTAINER DAYS V18.04 [Kyenote: Production User Stories] サービス規模の拡大に伴い、機能間の... JAPAN CONTAINER DAYS V18.04 [Kyenote: Production User Stories] サービス規模の拡大に伴い、機能間の依存が自ずと増え、開発速度やサービスレベルへの影響も考えられる。機械学習に基づくアプリケーションによっては、GPUの利用など、計算リソースが一般的なウェブサービスとは異なり、その多様さがインフラエンジニアの運用コストを増大させる。株式会社メルカリではマイクロサービス化を推進しており、機械学習アプリケーションとして画像認識機能を事例に、その運用方法について紹介する。
2018/05/23 リンク