パーセプトロンからSVMでの画像認識まで、機械学習エントリのまとめ - きしだのHatena
なんかJJUGナイトセミナーで機械学習をやるっぽくて、定員100人が40人キャンセル待ちとかになってますね。 【東京】JJUG ナイト・セミナー「機械学習・自然言語処理特集！」12/17（水）開催 - 日本Javaユーザーグループ | Doorkeeper ということで、予習用だか復習(になるかわかんないけど)用に、2008年になんか機械学習をやってたときのエントリをまとめてみます。 今でこそ機械学習はなんかもりあがってるけど、2008年にぼくがやってたとき「ところで機械学習やってなんになるの？」ってよく言われてました。ぼくも「いや、なんかそこに機械学習ってものがあるから実装してる」みたいな答えをしてた気がします。特に目的はありませんでした。 たまたま サポートベクターマシン入門 という本を見かけて、なんか実装してみたくなっただけです。 変な力がありあまってたっぽい。 機械学習ことはじめ
マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか - Qiita
ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにFPGAに移行済み。IBMが最近出したData Engine for NoSQLという製品ではPOWER8プロセッサにFPGAを直付けしてRedisを高速化したり。いよいよデータセンターにも、先の見えないCPUに代わってFPGAやGPUを導入する波が押し寄せつ
Mackerelで始めるITインフラ監視 | こえむの編集後記
Webアプリエンジニア養成読本 Advent Calendar 2014 8日目の記事です。 今日は、本に書ききれなかった内容についてです。 僕はWebアプリエンジニア養成読本(以下 先のムック)にてITインフラの構築(3章)・運用(4章)を担当しました。この中で、監視方針と閾値設計について説明したのですが、紙面の都合で監視サーバ・システムの構築にはあまり触れることはできませんでした。そこで、今回は実際に監視システムの構築について、「なぜ Mackerel か」「Mackerel 設定の流れ」そして「設定が終わったら」にまとめてお話しします。 お手許に先のムックがある方は、ぜひご用意ください。本の内容に沿って説明します。 なお、執筆時点での状況を記します。今後、状況が変わる場合がある事を念頭にご覧下さい。また、OSはRHEL, CentOS 6系である事を前提とします。 2015/01/1
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