はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい

公式READMEの方法だと、Rails、Postgresql、RedisはそれぞれのDockerコンテナ上に載りますが、NginxはDockerコンテナに載せるようになっていません。なのでNginxは普通にインストールする必要があります。公式READMEではNginxを使う前提の説明が多いのでDockerコンテナに載せない理由がよくわかりません。WEBサーバーは環境により様々な状況が想定されるから、各人に任せているのかもしれません。 ちなみに、Nginxをインストールしなくても、Railsに内蔵されているPumaというWebサーバだけでも動きますが、大規模運用に備えてやはりNginxを使うことにします。 技術要素については、一度お手元のパソコンに開発環境を構築すると理解がしやすいと思います。次の記事に詳しく手順をまとめました。 このチュートリアルの構成 いきなり商用レベルの要件を構築すると