2. 自己紹介 • ところてん • 所属 • Emotion Intelligence • 職歴 • 半導体計測機開発 • 情報セキュリティ、ビッグデータ • ソーシャルゲームデータ分析、ソーシャルゲームゲームディレクター、広告分析 • EC周りのデータ分析、興味解析、購買予測、広告CPA最適化
8. AWS Gaming 70を超えるクラウドサービスを提供 AWS Gaming ENTERPRISE APPS DEVELOPMENT & OPERATIONSMOBILE SERVICESAPP SERVICESANALYTICS Data Warehousing Hadoop/ Spark Streaming Data Collection Machine Learning Elastic Search Virtual Desktops Sharing & Collaboration Corporate Email Backup Queuing & Notifications Workflow Search Email Transcoding One-click App Deployment Identity Sync Single Integrated Console Push
2. Copyright (C) DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ⾃⼰紹介 n 藤川和樹 ⁃ 所属 • DeNA システム本部 分析推進部 分析基盤グループ ⁃ 2014.4 新卒でDeNAへ⼊社(3年⽬) • これまでの主な業務内容 ⁃ ソーシャルゲームの各種課題分析、それに伴うデータ基盤の整備 ⁃ mobageプラットフォーム・キュレーションサービスにおける パーソナライズ・レコメンドシステムの開発 ⁃ mobageプラットフォーム上における対話型⼈⼯知能システムの開発 n 経歴 ⁃ 2014.3 神⼾⼤学⼤学院 システム情報⼯学研究科 修了 • 研究分野 ⁃ 深層学習、⾃然⾔語処理 • テーマ ⁃ 深層学習による複数⽂書の圧縮表現の獲得と株価動向推定への応⽤
This document contains code for a Jenkins pipeline that defines stages for compiling, testing, packaging, deploying, and smoke testing a build. It also contains code to send notifications to Typetalk if the build fails. Additional code shows how to fetch pull request branches from a Git remote and check if a pull request is open for a given branch.Read less
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
3. Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved. トランザクションの基本 トランザクションとは: データに対する一連の操作を一つにまとめた単位の事 トランザクションマネージャとは: 複数のトランザクションがACIDを守って走るよ うに管理する機構 A: Atomicity 結果がAll-or-Nothingとなる事 C: Consistency 一貫性を守る事 I: Isolation 過程が他の処理から見えない事 D: Durability 結果が永続化される事 Consistentな状態空間 Inconsistentな状態空間 Diskが取りうる全ての状態の空間 Atomicな遷移 4. Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved. 何らかの実行順(スケジュール空間) 直列に実行した場合の結果
世間では、情報システムの運用・監視の「自動化」というキーワードがもてはやされがちで、各種のツール・プロダクト等が出てくる昨今です。しかし、「自動化」の実態は深い霧のベールに包まれていると感じていませんか。今回は、以下の現場視点でこのベールを脱がしてみたいと思います。 July Tech Festa 2016 発表資料 #jtf2016 平成28年7月24日(日)Read less
Microservices is a software architectural method where you decompose complex applications into smaller, independent services. Containers are great for running small decoupled services, but how do you coordinate running microservices in production at scale and what AWS services do you use? In this session, we will explore the reasoning and concepts behind microservices and how containers simplify b
2. 本⽇の内容 l機械学習 lプログラミング⾔語Python lPythonでの機械学習 l各種⼿法の⽐較 lDeep Learningの利⽤ (Chainer / Keras) lまとめ サンプルコードはgithubにあります https://github.com/yasutomo57jp/ssii2016_tutorial https://github.com/yasutomo57jp/deeplearning_samples 3. 機械学習とは l データから規則性や知識を⾒つけること l 出来ること Ø 回帰 ²関数のパラメータを推定する Ø クラス分類 ²クラスを分類する基準,ルールを⾒つける Ø クラスタリング ²データを複数の集合に分割するルールを⾒つける データに潜む規則性 知識を発⾒ ⼤量の データ 機械学習
Altplusで行っているplustudyで発表したDockerの導入発表資料です。Read less
2. @magi1125 • BA(ビジネス・アーキテクツ) • シニア・インフォメーションアーキテクト • HCD-Net認定 人間中心設計専門家 • ウェブアクセシビリティ基盤委員会 WG1委員 • 共著「デザイニングWebアクセシビリティ」 監訳「コーディングWebアクセシビリティ」 • Y!さんとの共催イベントを企画運営 4. Y!さんとの共催イベント • アクセシビリティやるぞ!祭り • マルチデバイス時代のWebアクセシビリティ • アクセシビリティやるぞ!夏祭り • 障害者差別解消法施行目前!アクセシビリティ対応 なぜ始める?どう進める? • 次回も企画進行中(2016年9月頃開催予定)
2015年5月に早稲田大学で行った「理工文化論」の講義の内容を一部修正して公開します。Read less
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