https://ml-ops.connpass.com/event/83919/
![機械学習プロジェクトを頑健にする施策 ML Ops Study #2](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/27d650ae6922db19cf460f1c0fd22048d651f472/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fee7c1f16718942819b84b30cd936d0f1%2Fslide_0.jpg%3F10115243)
こんにちは、機械学習エンジニアの @hurutoriyaです。 2018/05/23 にMercari ML Ops Night Vol.1というイベントを開催しました。 Mercari ML Ops Night Vol.1 – connpass 機械学習アルゴリズムそのものではなく、 システム構成や、モデルのデプロイ、データの収集など、 機械学習をプロダクションで運用するにあたって直面する課題やその解決方法などを、 ざっくばらんにお話できればと思います。 当イベントページは公開1時間で100人の定員枠が埋まり、最終的に申込者が296人!! に到達し、プロダクション環境での機械学習の運用に対する注目の高まりを感じ取ることができました。 プロダクション運用への壁 最近では国内でもMLSEやML Ops Studyなど機械学習のモデリング以外の部分に注目したイベントが開催されています。 ML
Microservicesの世界においてService meshは大きなキーワードになった.KubeCon 2017やKubeCon 2018 EUにおいても多くのセッションをService mesh(もしくはその代表格であるIstio)が占めており注目の高さも伺える.もちろんMicroservicesを進めるMercariにおいても導入を検討しており今後重要なコンポーネントの1つになると考えている.本記事ではそもそもなぜService meshという考え方が登場したのか,なぜ重要なのか? その実装としてのIstioとは何で何ができるのか? について簡単にまとめてみる. 参考文献 Service meshを一番理想的な形でサービスに使い始めその考え方を広めたのはLyftだ(と思う).LyftはIstioのコアのコンポーネントであるEnvoyを開発しそれを用いてService meshを構築
今学ぶべき技術 by deeeet 会津春の大LT大会 26 May 2018 Taichi Nakashima About me @deeeet / @tcnksm (GitHub) https://deeeet.com Tech lead at Mercari microservices platform team (We're hiring!) 2 今学ぶべき技術 3 今学ぶべき技術 英語 4 英語かよ!引っ込め👎 学ぶべき技術は何かを知るには「英語」が必要 技術を深く学ぶには「英語」が必要 5 英語で学ぶべき技術を知る 6 そもそも 何を学ぶべきかは自分で知る必要がある 学ぶべき技術は個人の趣向によって異なる 学ぶべき技術は所属する組織や環境によって異なる 学ぶべき技術は立場によって異なる 7 英語で日々の情報収集をする 多くの技術トレンドやプラクティスは英語圏から現れる 日本語
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ハンカクカナ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize
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