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米Googleは2016年7月20日（米国時間）、同社のAI（人工知能）研究部門である「Google DeepMind」の機械学習技術を採用することで、データセンターにおけるサーバーなどの冷却に使用する電力を40％削減できたと発表した。データセンターの省エネ指標である「PUE」では15％の改善に相当する。 DeepMindはディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた「Deep Reinforcement Learning（深層強化学習）」を開発しており、同技術は7月20日に囲碁の世界ランキング「Go Ratings」で世界一になった「AlphaGo」にも使用されている。今回Googleはこの技術を採用して、データセンター設備の稼働状態や気候などに応じて冷却設備の設定を最適化することで、冷却設備の消費電力を最小化するAIを開発した。 Googleはデータセンター内に数千個のセンサ

ここで論じているのは、オーディオアプリの開発者が陥りがちな 4つの間違い 、 より良く開発する方法 、 問題個所の発見方法 です。主に開発者向けの内容ですが、開発者以外の方にも知っておいてもらいたいと思います。ここでは、開発者向けの診断ツールである Realtime Watchdog を紹介し、 人気のあるオーディオライブラリの調査結果 を提示します。 オーディオアプリの開発はとてつもなく楽しいです。やりがいを感じるし、創造力を発揮できる範囲が大きく広がり、ひとたび開発が終われば、 誰かがクリエイティブなツールとして使ってくれるのです！ こんな分野は多くないし、この領域で働けるなんて非常に幸運だと自分でも思っています。 しかし、仕事でオーディオアプリを扱う時には深く考えなければならない部分もあります。オーディオアプリの開発者としてユーザに対する責任があるのです。大前提として、ユーザを公共の

このところ知人からよく、「小野さんはプログラマーから経営者になった」と言われる。これはまさにその通りで、かつてソースコードを美しくリファクタリングすることに情熱を燃やした私は、いまは組織をより良いものにしていくことに情熱を燃やしている。つまりリファクタリング対象がソースコードから会社に変わったのだ。 そんな私が今やや苦戦しつつもやりがいを感じて取り組んでいるのが、「2つの異なる文化の共存協調」だ。具体的には、大企業的な文化とベンチャー的な文化を共存させ、かつ協調させようにしようとしている。ウォーターフォール的な文化とアジャイル的な文化の共存協調、と言い換えることもできるだろう。 アプレッソでかなり自由にやってきた私にとって、当初、セゾン情報の動き方は不慣れであり、また動きが遅く感じることもあった。だが少しすると、こうした動き方や文化にも相応の合理性があり、アプレッソで取り入れることが望まし

インフラについて、何となく理解しているつもりでも、「インフラとは何か？」と聞かれると、こういうものであると明確に答えるのは案外難しいものです。 そこで、インフラの基礎がわかるスライドシェアを10個ピックアップしてご紹介します。 インフラエンジニアの定義、インフラの基礎、手順書の書き方、インフラ自動化など、初心者から中級者向けの内容となっています。 Web業界で働くなら、システムの基盤となるインフラについて学んでおいて損はないはずです。