止まっちゃいけないフロントエンド開発DevLOVE甲子園2014 東日本大会 技トラック 5回表
機械学習は苦しい - 随所に主と作れば、立処皆真なり
カジュアルに機械学習について語らうMachine Learning Casual Talks #2に参加して、講演もしてきました。 「あなたの業務に機械学習を活かす5つのポイント」というタイトルでお話しました。以下はその資料です。 前半にGunosyの関さんが、B2Cの自社サービスの改善における機械学習活用についてお話されていた（資料はこちら）ので、私はどちらかというとB2Bやデータサイエンティスト仕事における機械学習についてお話しました。 話の中で繰り返した「機械学習は苦しい」というのは割と真実に近いと思っていて、ゼロベースの状態から楽して成果を得たいならルール処理でいろんな調整を頑張ったほうが早く、機械学習は遠回りではあるのだと思います。 ただ機械学習のほうが最終到達可能点がより高みにあることが多く、だからこそ機械学習に挑む人が増えているのは事実だと思うので、苦しい中でもがきながらどう
改訂版: プログラマーが効果的な可視化を作成する （前編） - Qiita
改訂版について (5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1
Reverse Proxyがなぜ必要か、勝手に補遺 - たごもりすメモ
「全体のリソース効率を上げましょう」というためのものである。 Reverse Proxy がなぜ必要か - naoyaのはてなダイアリー これは完璧に正しくて、ただ「リソース効率」という概念はあまり具体的な想像が追い付かない人がいそうだなと思ったので、ちょっとだけ補足しようと思った。 Reverse Proxyを入れることでリソース効率の向上を狙うんだけど、それは以下のような複数の場面におけるそれぞれのリソース効率向上を複合的に狙うものだ。 通常時のトラフィック配信におけるCPU・メモリ使用率を最適化する バースト時(過負荷時)のトラフィックをより細かく制御可能とする 障害時におけるダウンタイムおよび総合的な計算・配信能力の低下を極小化する 多数のサーバによる構成全体を増強・入れ替え・移動あるいは削減する際の自由度の向上を狙う 簡単にコンピュータの性能だけで言うと最初の項目だけをリソース効
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