東京大学の講義「AWSによるクラウド入門」をTypeScriptで写経した - dackdive's blog
AWSによるクラウド入門 少し前に話題になっていた東京大学の講義資料をやってみたので、内容、感想などメモ。 講義で使用するソースコードはすべて Python で書かれていますが、自分が実際に使うとしたら TypeScript で書くだろうなと思ったので TypeScript で写経しました。 が、CDK のコードはすべて TypeScript で書けましたが、Lambda 関数や動作確認用のスクリプトなどを全て置き換えるところまでは至らず、Python のままです。 写経したリポジトリは https://github.com/zaki-yama-labs/intro-aws に。 学べること 本講義資料には全部で5つのハンズオンがあります。 各ハンズオンで利用する AWS のサービスについては以下の通り。 全般 AWS CDK: Cloud Development Kit CloudFor
About AWS
Since launching in 2006, Amazon Web Services has been providing industry-leading cloud capabilities and expertise that have helped customers transform industries, communities, and lives for the better. As part of Amazon, we strive to be Earth’s most customer-centric company. We work backwards from our customers’ problems to provide them with the broadest and deepest set of capabilities so they can
AWS Lambda で MeCab を動かす | DevelopersIO
木戸です。 今日はブログもくもく会です。休憩室でみんなでもくもくブログを書いています。 MeCab とは？ MeCab は、オープンソースの形態素解析エンジンです。形態素解析と聞くと、全文検索を思い浮かべる人が多いかと思いますが、それ以外の用途でも活躍の場が多くあります。 例えば 例えば、Amazon Machine Learning （機械学習テクノロジーを簡単に使用できるようになるサービス、以下AML）では、既存データのパターンからモデルを作成し、そのモデルを使用して新しいデータを処理し予測結果を得ることができるのですが、この既存データ、新しいデータに何も処理されていない日本語の文章が含まれている場合は、その予測精度も下がってしまいます。 なぜかと言うと、AML はデータ属性タイプに TEXT を指定した場合、そのフィールドの内容はスペースで区切られた単位をひとつの単語として解釈し、そ
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You can find (just about) anything on Medium — apparently even a page that doesn’t exist. Maybe these stories will take you somewhere new?
Amazon API Gateway + Lambda + Amazon Machine Learning で会員の購買予測が出来るWordPressプラグインを作る - Qiita
概要 Amazon API Gateway + Lambda + Amazon Machine Learningでユーザの購買(契約)予測が出来るWordPressプラグインを作ってみました。 Amazon Machine Learningでデータを機械学習させ、結果をAPI GatewayからWordPressへ返却、ユーザの購買(契約)予測を管理画面のユーザ一覧に表示させるまでを実施します。 この人のデータからは購入（契約）できそうだなとか、そうではなさそうだなというのを管理画面から可視化する仕組みです。 Amazon Machine Learningにてモデルを作る Amazon Machine Learningのサンプルをちょっとチューニングしてみるを参考にさせてもらいました。 こちらと全く同様のチューニングを行い、契約してくれそうな顧客を予測します。 サンプルデータはカリフォルニ
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