Machine Learning Production Pitch #5 の登壇資料です。 小売業向けに展開している Insight for Retail というプロダクトの機械学習基盤に求められる要件と、それに対する設計思想・実装の概観を書いています。
![Android案件見積りに現れる要素、あるいは丁寧に埋設された地雷たち](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0c9a941da30402c2d35da5c3e90e447153d3e5d0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fandroid-180209013727-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか(前回)に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。 スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale (スケールしないことをしよう)をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。 そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知
2016/9/10(土) の「わんくま 横浜勉強会 #08」で @chomado さんと発表したセッションです。 解説エントリーも併せてご覧ください http://ytabuchi.hatenablog.com/entry/2016/09/12/003000 Xamarin.Forms が大変なのは View の調整です。すぐに動くものが必要なプロトタイプやモック、View 要件を調整できる自社アプリやクライアントさんとちゃんと話せて要件を調整できる受託案件などであれば、Xamarin.Forms の利点を最大限生かした効率のよい開発ができます。 私個人としては、地雷を踏む可能性が高くても Xamarin.Forms が大好きなのでこれからも愛を込めてガンガン推していきたいと思います。(Xamarin が Xamarin.Forms を推しているので、どんどん使いやすくなっていくはずという
This document contains notes from game design presentations and resources. It discusses topics like building conflict and challenge in games, different types of conflicts that can arise, techniques for differentiating enemies, using hit points and mana, and tips for platformer jumping mechanics. Links are provided to game design resources from the Game Developers Conference (GDC), websites, and Yo
デブサミ2016登壇資料。サーバ技術の評価軸、HTTP/2、サーバプッシュ、HTTPS化の負荷、Brotli、サーバ内スクリプティングを俯瞰
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション:http://vie
2018年12月4日 Japan Container Days 講演資料 谷脇大輔 Preferred Networksでは1000個以上のGPUとInfiniBandからなるオンプレミスのクラスターを自社で構築しており、研究者が様々な目的、リソース量、実行時間の機械学習ジョブをKubernetes上で実行して研究成果を出しています。 KubernetesはKubeflowの登場など、機械学習基盤としても非常に注目されている一方で、現実的には未だ発展途上です。 講演では機械学習基盤としてのKubernetesの導入理由、その実用性と将来性、Preferred Networksの挑戦についてお話ししました。
2015/1/30 「プログラマのための数学勉強会」にて発表。 動画: https://www.youtube.com/watch?v=hyzotMaTtPgRead less
従来のWebアプリケーションとSPAの違いに着目し、Spring Boot × Vue.jsでSPAを作る際のポイントやハマりどころを紹介します。
日本マイクロソフト株式会社 Digital Sales 事業本部 Digital Cloud Solution Architect 上坂 貴志 クロスプラットフォームに対応した .NET Core、.NET 5 を得てリリースされた .NET 6は待望の LTS (Long-term Support)です。新規開発であれば .NET 6 での開発を検討できますが、.NET Framework で作成された既存のシステムはどうすれば良いでしょうか。 .NET Framework は version 4.8 を最後に新機能の追加予定は今のところありません。今後のことを考えて .NET 6 へのアップグレードを検討したいところですね。 このセッションでは .NET Framework から .NET 6 へのアップグレードについての様々な情報をお伝えします。
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