この記事の目的は、機械学習ソリューションを大規模に展開するための実用的なガイドを提供することです。全てのものが正しいと立証されたわけでもありませんし、また最適であるとも限りません。私たちが実際に展開した際には、いくつかのトレードオフもありました。アカデミックな環境であれば必要とされるであろうあらゆる論拠の積み上げを必ずしも行うことなく、随時簡便な方法で済ませたところもあり、それについてはおわびします。そのような箇所は投稿を通じて明確に示しながらも、この記事が皆さんの役に立つことを願っています。 少し背景から説明します。TOTEMS AnalyticsはInstagramの（ハッシュタグと関連のあるオーディエンスやコミュニティの）解析を行います。この1年で、Instagramのオーディエンスに関する統計情報への需要はかつてないほどクライアントから寄せられています。そこで私たちは6カ月前、プラ

(訳注：2016/3/2、いただいた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (訳注：著者のMattより、「本文中で明言はしていないが、この記事の内容はx86-64 Unix/Linux/POSIXでアプリケーションをプログラミングする場合にフォーカスしている。他のプログラミング領域では、対象とするシステムに応じた(例： 8-bitの組み込みシステム、10年前のコンパイラ、多くの異なるCPUアーキテクチャで動く必要のあるアプリケーション、Win/Linuxでのビルド互換性など)特有のアドバイスが必要」との補足を頂いております。) 以下の文章は2015年の始めに書いたドラフトで、今まで公開していませんでした。私のドラフト用フォルダの中で誰の目も引かなかったため、大部分が書いた時のままです。公開するにあたり、単純に2015年を2016年に変更しました。 必要な修正、改善、苦情があり