機械学習で競馬必勝本に勝てるのか？ 〜Pythonで実装するランク学習〜 - エニグモ開発者ブログ
こんにちは。データサイエンティストの堀部です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の9日目の記事です。 何か社外のデータを使っていい感じのことができないかなと思っていたところ、3日目の竹本さんの記事がおもしろく、パクリ二次創作しました。 短期間で実装したので汚いコードで見苦しいかもしれないですがご了承ください。ちなみに、私は競馬は簡単なルールを知っているくらいでズブの素人です。 目次 使用したライブラリ データ取得 前処理 学習 予測・評価 VSオッズ低い順 VS競馬必勝本 感想 参考資料 使用したライブラリ import urllib.parse import urllib.request as req from time import sleep import category_encoders as ce import lightgbm as lgb
GitLabCI+ArgoCDを使って、「マージしたら5分でKubernetesへデプロイ」を実現する - エニグモ開発者ブログ
こんにちは。Engimo インフラチームの夏目です。 この記事はEnigmo Advent Calendar 2019の22日目の記事です。 最近はこちらのインタビューでも触れたとおりKubernetesクラスタを作ったり壊したりしていまして、今日の記事はKubernetesにおけるアプリケーションデプロイに関してのお話です。 Kubernetesの継続的デリバリ、どうしてますか？ Kubernetesをプロダクション環境で利用されているそこのあなた！アプリケーションをどうやってデプロイしていますか？ ローカルでDockerImageをビルド DockerHubのプライベートリポジトリへプッシュ kubectl editでDeploymentsのイメージタグを最新のものへ変更 といった人の手による温かみのあるデプロイをしている？ それはそれで心がこもった良いやり方かもしれませんが、おそらく
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