「Kubernetesで運用する」その前に Kubernetesを本番環境で利用する際のポイント:キャッチアップが大切(1/3 ページ) 日本マイクロソフトは2018年11月5~7日に「Microsoft Tech Summit 2018」を開催。MicrosoftでCloud Developer Advocateを務める寺田佳央氏は、Kubernetesを本番環境で活用する際のポイントや、今後のJavaについて語った。
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「Kubernetesで運用する」その前に Kubernetesを本番環境で利用する際のポイント:キャッチアップが大切(1/3 ページ) 日本マイクロソフトは2018年11月5~7日に「Microsoft Tech Summit 2018」を開催。MicrosoftでCloud Developer Advocateを務める寺田佳央氏は、Kubernetesを本番環境で活用する際のポイントや、今後のJavaについて語った。
Microsoftのサティア・ナデラCEOがメディア向けイベントで、同社のAIアシスタント「Cortana」をAlexaやGoogleアシスタントと競合させるのではなく、スキルやアプリとして連携させていくと語った。 「Cortanaを、例えばAlexaから呼び出せる便利なスキルにするべきか、あるいはAlexaと対抗させようとするべきか? Microsoftは前者を選んだ」──。米Microsoftのサティア・ナデラCEOがそう語ったと、Microsoftがメディアを招待して行ったイベントに参加した米Business Insiderが1月18日(現地時間)に報じた。 ナデラ氏は、AIアシスタントの「Cortana」を米Amazon.comのAlexaや米Googleの「Googleアシスタント」と競合させるのではなく、Cortanaを(Alexaで使える)「スキル」やモバイルアプリとしてクロ
データをまとめて分析するツールとして最も身近なものは「Excel(以下、エクセル)」だという人も多いでしょう。 そうしたツールに「熱狂」することってありますか? 通常はあまり考えられない「仕事上のツール」と「熱狂」の組み合わせ。それを体感できるのが、BIツール“Tableau(タブロー)”が主催する世界的カンファレンス、「Tableau Conference(タブローカンファレンス)」です。毎年秋に開催されますが、今年は10月に米国ニューオーリンズで開催されました。 Tableau Conferenceって何?Tableau Conferenceが行われる会場は、東京ドーム6個分の大きさです。開催期間は4日間、450を超えるトレーニングや事例紹介、機能紹介のセッションが開かれ、17,000人を超える参加者が世界中から集まります。そこでは、最新の事例にうなり、登壇者に熱心な質問が浴びせられ、
米国在住の963人のFacebookユーザーを対象とした調査結果によると、ユーザーの74%はFacebookがユーザーが提供している個人情報に基づいてカテゴライズしていることを知らなかった。回答者の半数以上がカテゴライズされていることを「居心地が悪い」と答えた。 非営利調査機関の米Pew Research Centerは1月16日(現地時間)、米国在住の18歳以上のFacebookユーザーの意識調査の結果を報告した。調査対象者の74%は、米Facebookが提供している「広告設定」ページの「あなたの情報」-「カテゴリ」の存在すら知らなかったことが分かった。 Facebookは機会あるごとに、ユーザーに対して個人情報をどう広告に利用しているかについての透明性を強化していると説明しているが、ユーザーにはそれが十分に届いていないようだ。 広告設定ページでは、ユーザーが自分で設定あるいは「いいね!
欧州では2012年ごろから「忘れられる権利」を認める動きがあり、2014年にはこれに基づいてGoogleが検索インデックスからの削除申請受付を開始している(過去記事)。一方でEU司法裁判所はEUで認められた「忘れられる権利」について、EU域外に向けたサービスについて対象外であるとの見解を示している(CNET Japan、日経新聞)。 この問題については、フランス当局が「忘れられる権利」に基づいた削除申請があった場合、欧州域外からの検索結果からも削除を行うべきだと主張。これに対しGoogleは各国の状況に基づいて対応すべきと反論していた。 これに対しEU司法裁判所法務官は10日、忘れられる権利がEU28カ国の国境を越えて効力を持つとの法解釈には「賛成できない」との見解を示した。法務官の判断はEU司法裁としての正式な判決ではないが、過去のケースでは最終的なEU司法裁の判決と同じ場合が多いとされ
2018年、GitHubのリポジトリ数は1億件を達成した。これはGitHubが年に一度発表する、世界の開発者および開発環境に関する情報をまとめたレポート「The State of the Octoverse」の中で紹介された数字だ。同社のデータサイエンティストチームによって作成されたこのレポートは、開発トレンドを把握し、今後のソフトウェア開発事情を見通すうえで非常に重要な役割を担っている。そのレポートの注目ポイントが、2018年10月に開催されたGitHub Universeでのセッション“State of the Octoverse”で語られた。また、セッションに登壇したデータサイエンティストAnna Filippova氏にインタビューを敢行した。 急成長地域や人気の言語…この1年のトレンドは? 「The State of the Octoverse」は毎年10月にGitHubがまとめて
その他多くのタスクでも効果的です。 さらに、これらの結果は、タスク特有のニューラルネットの設計をほぼすることなしに得られます。 もし、既にBERTが何かを知っておりただ利用を開始したいだけなら、事前学習済みのモデルをダウンロードし、たった数分で最先端(state-of-the-art)の 転移学習を実行できます. What is BERT?:BERTとは何か? BERTは言語表現事前学習の新しい方法です。その意味するところは、(Wikipediaのような)大きなテキストコーパスを用いて汎用目的の「言語理解」(language understanding)モデルを訓練すること、そしてそのモデルを関心のある実際の自然言語処理タスク(質問応答など)に適用することです。BERTは従来の方法を超えた性能を発揮します。なぜならBERTは、自然言語処理タスクを教師なしでかつ双方向に事前学習する初めてのシ
特徴量選択とは Borutaとは とりあえず使ってみる ベースラインの判別 Borutaの判別 Borutaのアイデアの概要 Borutaのアルゴリズム 1. 判別に寄与しないはずの偽の特徴量を作る。 2. 偽の特徴量と一緒にランダムフォレストを訓練。 3. 各特徴量の重要度と偽の特徴量の特徴量を比較。 4. 複数回比較し検定を行うことで、本当に重要な特徴量のみを選択。 検定について 1. 棄却したい帰無仮説と受容したい対立仮説を用意する。 2. 観測値から検定統計量Tを定める。 3. 帰無仮説が正しいとしてTの分布を求める。 4. 十分小さい有意水準αを定め、帰無仮説が正しいときにとなる領域を棄却域とする。 5. 観測されたTがに入っていたら対立仮説を受容し、入っていなければ帰無仮説を受容する。 まとめ 補足 使う際のTips等 2019/01/06追記 参考 特徴量選択とは 特徴量選択
2018年のコンピューティング動向は「過渡期」を強く感じた1年だった。その過渡期において注目すべき点が、「エッジAI」と「プライバシー保護」だ。 個人的な話から入ると、2018年は新しいパソコンをやっと我が家に迎えた。2017年は、27年ぶりにパソコンを1台も買わなかった年だったので、「やっと」だ。Windows PCなのか、それともMacなのかは制約を設けずに検討したつもりだが、結果、選択したのは「MacBook Pro」の13インチモデルである。 Windowsの操作性も改善が進んでいるものの、資料やデータを検索しながら文字を操って仕事をする筆者としては、フォントのレンダリングと段組のレイアウトを画面上で高品位に表現できるMacを最終的に選んだ。こうしたスペックに現れにくい品質での違いは、20年前も今も変わらない。しかし、一方で根本的な機能や生産性に違いはないことも確かだ。 ただ、あら
大企業に潜む2パターンの「ソフトウェアエンジニア」 ぼくは割と大きめの会社でソフトウェアエンジニアをしています。働いて少し経つとソフトウェアエンジニアと名乗る人間には以下の2パターンあることが分かりました。ずばり コードを書く人間 (プログラマー先輩) コードを書かせる人間 (SIer先輩) です。 同じ顧客から同じ要求が来た時、プログラマー先輩がアサインされると、彼は要求を聞くなり早々に関連論文を読み漁って最高の技術を選択し、実装にかかるスケジュールを算段し、それ通りにシステムを自分で作って提供します。 対して、SIer先輩がアサインされると、彼は顧客と何度も打ち合わせをして要求と価格を明確化し、ニーズと価格にマッチした人材を派遣として登用し、自分は管理者としてシステムを他人に作らせて提供します。 この2種類の人間達は同じ部署の中で敵対していて、片方と飲み会に行くと片方の悪口を一生しゃべ
scalar型を新しく定義するためにはscalarキーワードを使います。例えば、Date型を新しく定義するには次のようにします。 scalar Date スキーマではこれだけですが、実際に使う際はGraphQL処理系に対してさらにシリアライズとデシリアライズを定義することになります。 GraphQL組み込みのscalar型は先にあげたものだけなので、例えばバイナリ、日付と時刻、HTML/XML、BigIntなどを必要に応じて追加することになるでしょう。ただしその場合、サーバーサイドとクライアントサイドでシリアライズ・デシリアライズの実装を一致させる必要があります。 Enum enum(イナム)はscalar型の一種で、特定の値のみを持つ型です。例えば、組み込みscalar型であるBooleanをenumで宣言すると次のようになるでしょう。 enum Boolean { true false
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新:2021年版あります ※2020/1/9更新:2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします! ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke(Python歴おおよそ8年)ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです!*1 ※もちろん全部読んでも構いません!(それはそれで嬉しい) サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも(特に前処理) Web
アマゾン ウェブ サービス ジャパンは2018年12月20日、BI(ビジネスインテリジェンス)サービス「Amazon QuickSight」の説明会を開催した。QuickSightのユーザー企業として登壇したみずほ銀行は、60システムを順次AWSに移行する計画を明かした。
Home Blog Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開(健康・医療向けデータを用いた実践編も含む) PFNのリサーチャの齋藤です。今年は色々な仕事に取り組みました。本記事では、日本メディカルAI学会が新しく始める公認資格へ向けたオンライン講義資料について書きます。 昨今、機械学習や深層学習といった技術はIT企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、忙しい臨床医・研究医・その他医療従事者の方々の中には機械学習や深層学習の可能性を知りつつも、なかなか自ら手を動かして学び、それを医学の研究や医療の現場へ生かしていく時間がとれない方もいらっしゃいます。その大きな理由の一部には、特に深層学習を実践的に用いる方法を学ぶ場合に必要となる計算機環境の用意および環境構築が難しいといった点があります。 そこ
LINEの全社員が使えるデータ分析ツール「OASIS」開発秘話 既存のソフトウェアを採用せず、内製化を選んだ理由 OASIS - Data Analysis Platform for Multi-tenant Hadoop Cluster 2018年11月21日、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2018」が開催されました。4度目の開催となる今回のテーマは「Next LINE」。メッセージアプリだけでなく、さまざまなサービスの開発や新たな技術領域への投資を行っているLINEが目指すビジョンと各分野での取り組みについて、エンジニアたちが技術的側面から紹介します。セッション「OASIS - Data Analysis Platform for Multi-tenant Hadoop Cluster」に登壇したのはLINE株式会社D
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