Data Volume と Data Volume Container - Qiita
Dockerを使う際にアプリケーションで使用するデータをどう扱えばいいのか？ まずは関係ありそうな Data Volume と Data Volume Container について公式マニュアルを読んで理解してみる。なお、英語が得意でないので間違って解釈している箇所があるかもしれない。 Docker のバージョンは 1.0.0 である。 マニュアル： Managing data in containers Data Volume とは マニュアルによると、 Data Volume とは「複数のコンテナ間で永続的なデータや共有データを扱うために Union File System を無視する特別なディレクトリ」のことらしい。 Data Volume は以下の特徴を持つとのこと。 Data Volume はコンテナ間で共有や再利用することが可能 Data Volume に対する変更は直接反映さ
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
Docker導入のための、コンテナの利点を解説した説得資料 - Qiita
何がしたいのか 最近はDockerを導入したサービスがガンガン出てきている一方、現場でのDocker導入に足踏みをしているところもあると思います。 今回はDockerを導入するために、「コンテナを利用するとこんなに便利!!」という主張を展開することで、現場でのDocker導入の推進をしたいと思います！ まあ、スライドモードを使いたかったんですよ TL;DR コンテナと仮想環境は別物だよ コンテナでの運用するといいことがたくさんあるよ どんな環境でも同じように動かせる デプロイ・ロールバックが簡単 システムが簡単に把握できる あいのり環境もいける コンテナとは コンテナ ≒ VM ?? Docker導入しようって言うとこんな話を聞くことがある コンテナってVMみたいなもんでしょ？ VMの上にまたVM作るの? AMI使ってるから、わざわざコンテナにする必要がない コンテナ != VM VMとコ
docker初心者の方が知っておいた方がよい基礎知識 - TIS株式会社
Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. docker初心者の方が 知っておいた方がよい基礎知識 TIS株式会社 戦略技術センター 森元 敏雄 Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 今回のプレゼンテーションの目的 2 docker未経験の方、初心者の方に dockerについてなんとなく理解して頂く 今回以下のような参加者の方もおられますが • dockerを業務で使いこなしている • dockerの周辺ツールを使って運用できる • dockerのサポートを仕事にしている しばしご休憩下さい Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. アジェンダ 1. dockerとは？ 2. VMとdockerの違いとは？ 3. dockerの
機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
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Docker入門 (全11回) - プログラミングならドットインストール
