『 データ分析基盤Night #2 』に参加してきた #データ分析基盤Night - 試纏
データ分析基盤Night #2 - connpass 2017/04/26 データ分析基盤Night #2 #データ分析基盤Night - Togetterまとめ 前回第1回に引き続き抽選に当たったのでこの日参加してきました。 『 データ分析基盤Night #1 』に参加してきた #データ分析基盤Night - 試纏 会場は株式会社FiNC様＠有楽町。有楽町駅ビックカメラのすぐ隣、交通の便は超良い場所です。 会場内もとてもオシャレで綺麗なオフィスでした！ 挨拶 ウェルネスタイム(軽いストレッチ) by FiNC FiNCの分析基盤の概要 発表資料 発表内容 freee のデータ分析基盤の全容 発表資料 特徴：他のサービスとどこが違うのか 構成：アーキテクチャ マーケティング 販売・サポート エンジニア ダッシュボード バッチ処理 辛み 展望・チャレンジ まとめ mercariのデータ分析基
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会スライドまとめ - Qiita
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会の発表スライドをまとめたページです。 随時更新します。 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 Conpass URL: http://ml-professional.connpass.com 1冊目：「深層学習」 2冊目：「異常検知と変化検知」 #1「深層学習」編 http://bookclub.kodansha.co.jp/product?isbn=9784061529021 正誤表 chapter 1: はじめに @a_macabee http://www.slideshare.net/beeEaMa/chapter-01-49404580 Chapter 2:順伝播型ニューラルネットワーク @a_macabee http://www.slideshare.net/beeEaMa/chapter-02-49488411 Chapter 3:確
再帰型ニューラルネット in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会
3. 本章で扱う問題 サンプル毎に系列長が違うデータをどう扱うか？ ニューラルネット 1.0 9.0 3.0 入力ベクトル系列 出力ベクトル系列 6.0 5.0 2.0 2.0 4.0 6.0 1.0 9.0 6.0 3.0 7.0 3.0 固定次元 固定次元 可変 入力と同じ系列長 4. 応用 自然言語処理 途中までの文章から次の単語を順次予測 音声認識 短時間フレーム毎の音素認識 We can get an idea of the quality of the leaned feature 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9
第54回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 54th )ー深層学習・機械学習 祭りーを開催しました - hamadakoichi blog
2016/6/25 "第54回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 54th ) ー深層学習・機械学習 祭りー" を開催しました。 第54回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 54th ) ー深層学習・機械学習 祭りーEventbrite Google グループ 会場提供して下さったFreakOutさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧 参加者セキココ：第54回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニ
第9回Jenkins勉強会 (2016/08/10 19:30〜)
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Elastic Stack Hands-on Workshop
Elastic が実施する Hands-on Workshop の資料です。
JVM Operation Casual Talksに参加しました #jvmcasual
JVM Operation Casual Talksに参加しました。 あんまり、運用とかやってないので、ついていけるか不安ですが、楽しそうだったので。 懇親会は予定されてないらしい。 @stanaka 15分でわかるJVMのメモリ管理 スライド：https://speakerdeck.com/stanaka/understanding-memory-management-of-javavm-in-15-minutes JVMの基礎知識 某研究所で。。。 Elasticsearch、Solrの名前が！ JVM困りどころ。ネットの情報が古いのが多いとか。 使いこなすにはきちんと知識が必要。 Memory Model 困ったらJava8に。。。 Heapのチューニングが重要 Heapの構成やGC処理の説明 CMSでもすべて並列ではない OlgGenがフラグメントして確保が遅くなっていく G1GC
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Hadoopソースコードリーディング 第16回
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