I’ve been working as a platform engineer (platformer) for almost 5 years. In the previous company, I worked on the internal PaaS based on Cloud Foundry and, in the current company, I’ve been working on the microservices platform based on Kubernetes. If you’ve done one thing for 5 years, you will have things that you take for granted as a matter of habit and become the basis of daily decision makin
BigQuery MLにAutoML Tables、XGBoost、DNN、ARIMAが来たのでおさらいBigQueryDNNxgboostAutoMLBigqueryML はじめに 日本時間2020-06-17のリリースで、BigQuery MLにAutoML Tables、XGBoost、DNNが来ました。release-notes#June_16_2020 おさらいに、BigQuery MLで何ができるか再整理します。 追記: 日本時間2020-07-02のリリースで、BigQuery MLにARIMAも来ましたね。日本時間2020-06-28のリリースノートでエラーになってたのですが、リリース日がしれっと修正されてました。release-notes#July_01_2020 BigQuery MLでできること概要 BigQueryでStandard SQLを使って、機械学習モデルを
何となくデータを見ることで目的など生まれない 何かいいことが見つかるかもしれないからと何の目的も無しにデータを見るのは時間の無駄である。 データ分析は意思決定のために行っているはずだ。であれば何らかの意思決定という目的が無ければどんなに数字をいじくりまわしたところで「それで?」で終わるだけになる。それは時間の無駄としか表現のしようがない。 なおここでいう「データ分析」とは手元にあるデータを何とかするということに限らず「特定の目的の意思決定を支援するための一連のプロセス」を指す。詳しいことは近日中に記事を書く。 まず目的ありき。そして必要だったらデータ分析をする。逆ではない データ分析は手段である。目的を果たすために必要であるから行うのであり、データがあるから、導入したツールがあるから、新しい手法を勉強したからと分析して解決すべき問題への道に繋がっていたとしてもそれは偶然に過ぎない。 中小企
A tool to manage versioning and changelogs with a focus on multi-package repositories The changesets workflow is designed to help when people are making changes, all the way through to publishing. It lets contributors declare how their changes should be released, then we automate updating package versions, and changelogs, and publishing new versions of packages based on the provided information. C
StackOvevflow - DB Migration tool Liquibase or Flyway? をざっと翻訳 (as of 2013.6.18) 訳注サマリ:複数データベース考慮が不要で実SQLをシンプルに扱うならFlyway、複数データベースを考慮して抽象化もさせてより高度にマイグレーションするならLiquibase Question J2EE ウェブアプリケーションのためにDBマイグレーションツールを使いたいと思っています。このアプリは、Jenkins サーバで継続的統合がされます。また、Ant と Maven も使っているので、(可能なら)その両方に対応したものがいいです。 シンプルで簡単な設定がいいですが、将来的に異なる複数のデータベースをサポートすることも必要です。 現在、Liquibase と Flyway と見ています。上記を満たすためにどちらが、なぜよいかを知
ZEPPELIN ドイツ腕時計ブランドの"ZEPPELIN"とのコラボレーションウォッチパートナ... 詳細を見る
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この記事はZOZOテクノロジーズ #1 Advent Calendar 2019 23日目の記事です。 昨日の記事は弊チームの inductor による「GKEの内部負荷分散機能を使ってInternal Load Balancerを構築する」でした。面倒で困っているのでGCP様にはなんとかして欲しいものです さて本記事では、残念ながら本番運用には至らなかったのですが、私がここ暫くMLOps業の裏でやっていた「書き込みがあるワークロードにおける ZOZOTOWN マルチクラウド構想」の検討結果について供養のつもりで記そうと思います。 なお、今年は弊社では全部で5つのAdvent Calendarが公開されています。 ZOZOテクノロジーズ #1 Advent Calendar 2019 ZOZOテクノロジーズ #2 Advent Calendar 2019 ZOZOテクノロジーズ #3 Ad
バージョン管理システムの「Git」が、今年4月で15周年を迎えた。 初登場は2005年4月。Linuxを作ったLinus Torvalds氏が、それまでLinuxカーネル開発コミュニティで使われていたBitKeeperに代わるものとして開発したのが始まりだ。現在では濱野純(Junio C Hamano)氏がメンテナーを務めている。 【この記事に関する別の画像を見る】 GitがLinuxカーネル開発以外で広く使われるようになったのは、GitHubの影響が大きい。GitHubは2008年という比較的初期に、Gitを使ったコードホスティングサービスとして登場した。そのほかGitHubは、Gitに関するトレーニングコンテンツの提供や、Git開発の支援など、Gitの開発や利用をサポートしてきた。 そのGitHubでGitリポジトリを扱うエンジニアであり、長くGitのコアコントリビューターでもあるJe
著者のManu Suryavansh氏は機械学習エンジニアとしてキャリアを積んだ後、2020年1月からAppleでデータサイエンティストとして勤めています。同氏がMediumに投稿した記事『2019年はBERTとTransformerの年だった』では、近年の自然言語処理の動向がBERTを中心軸としてまとめられています。 TransformerとBERTが発表される以前の自然言語処理モデルでは、時系列データを処理するRNNとその発展形であるLSTMが使われてきました。このLSTMには、構造が複雑になってしまうという欠点がありました。こうしたなか、2017年6月に発表された論文「Attentionこそ必要なすべてのもの」で論じられた言語モデルTransformerとAttentionと呼ばれる手法は、LSTMのような複雑な構造を使わずに高性能を実現したのでその後の言語モデル開発に大きな影響を与
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