機械学習の種類と特徴 - Y's note
人間ではなく機械が自動的に意思決定することのメリットとして、大量のデータをInputとした予測、推定、分類などの処理をAlgorithmの構築によって瞬時に行える事である。 1枚の画像だけを見て何が写っているかのような判断においては人間の脳が優れているものの、大量のデータInputを基にした組み合わせの選択や最適解に瞬時に辿り着くという目的においては機械に任せてしまったほうが効率的とも言える。昔から機械学習による予測、推定、分類などの処理は様々な手法として提案されており、どういった問題を機械に判断させるかという切り口で最適なものを人が選択する。下記表に機械学習の種類と特徴を纏めてみた。※ただし必ずしも6種類のいずれかに分類される訳ではない。例としてニューラルネットワークがあり教師あり学習であり深層学習にも位置する。 機械学習の種類 特徴 代表的なAlgorithm 備考 教師あり学習 正解
Rubyでforkを利用したマルチプロセスでコアを使い切りたい気持ち - Qiita
Rubyで書かれたちょっと重たいバッチ処理があって速くする必要があったので、fork(2)とpipe(2)を使ったマルチプロセス化でコアを活かした並列処理に書き直した話します。 以下の記事に詳しく書いてあるので、TL;DRはそちらを見てな? Forking and IPC in Ruby, Part I Forking and IPC in Ruby, Part II なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 - 達人出版会 Threadじゃいかんの? — GILについて 並行プログラミングとしてまず最初に思いつくのはマルチスレッド化ですが、RubyにおいてはGVL(Giant VM lock)があるためマルチコアを活かすことは難しいのです。 ネイティブスレッドを用いて実装されていますが、 現在の実装では Ruby VM は Giant VM lock (GVL) を有し
Web系の企業さんの研修資料を読んでみた！
リブセンスさんの「人は一ヶ月でエンジニアになれるのか - 詳細解説」を読んでみてこれはかなりすごいなと感動しました。 あとはほかのWeb系の企業さんの研修に関する資料を読みつつ、どうすれば効率的にWeb開発の知識を習得できるのかなといろいろ考えてみたのでそのメモです！ 🚌 リブセンスさんの教育に対する考え方 人は一ヶ月でエンジニアになれるのか - 詳細解説 学生時代に知っておきたかったWeb技術の学び方の学び方 Web開発における問題点 Web開発は領域それぞれが深い。ゴールがない 新しい技術が日々生まれたり、深い知識が要求されるため、学び続ける必要がある - (問題点) 知っておかないといけない知識が多い - git/javascript/css/ruby/CI/ミドルウェア の画像 - 要求される知識も深く、定期的なバージョアップが要求される - (問題点) メインストリームの技術の
AWS の API を利用するときに気をつけたい 3 つのポイント | はったりエンジニアの備忘録
AWS の魅力は API を使ってインフラをコントロールできる点です。インフラだけでなく SQS や DynamoDB といったサービスも API で操作します。ほぼすべてのサービスに API が用意されているので、AWS を使いこなせば使いこなすほど API の利用頻度も上がります。 今回は AWS の API を利用するときに気をつけたいポイントをまとめてみました。 リトライ処理を入れる AWS に限ったことではありませんが、API リクエストはさまざまな理由で一時的に失敗する可能性があります。クライアント側のネットワークエラーの可能性もありますし、大量のリクエストを送ってサーバ側でスロットリングされているかもしれません。 なので、API リクエストは 一時的な失敗を前提 にリトライ処理を入れましょう（AWS SDK を利用しているのであればリトライ処理は自動的に行われます）。一度失敗
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