運用の問い合わせチケットを10分の1に削減した話 その２ - Qiita
運用の問い合わせチケットを10分の1に削減した話 の続きです。 気がつけば100ストックを超えていて、はてブコメントもたくさんついてありがとうございます。 前回の記事は、運用の起票ルールによった話をしてしまったので、開発チームで取り組んだ問い合わせ削減の話をします。 コメントに書いてもらっているとおり、チケットの数が減ることよりも本当に今やらなければいけないことに集中することが大事です。 減ったことはいいことなの？質で評価した方がよいのでは？ http://b.hatena.ne.jp/entry/305264434/comment/chess-news 優先順位を話し合い決定する 問い合わせが、毎日上がってくる中で全ての問い合わせに対応し通常業務を遂行することは、不可能です。 取捨選択しなければなりません。 実際に、割り込みが原因でリリースが伸びてしまったこともあります。 もっと俯瞰して
運用の問い合わせチケットを10分の1に削減した話 - Qiita
Help us understand the problem. What is going on with this article? 会社で働いていると、運用チームからの問い合わせがあると思います。 問い合わせというものは、割り込みに繋がり生産性を下げるのでなるべく減らしていきたいものです。 Redmineで管理されているオープンなチケットを10分の1に削減した話をまとめます。 常時、約50枚ほどオープンなチケットを5枚ほどに減らしました。 問い合わせが多くて辛みを味わっている方の参考になれば。 概要 Web自社サービス タスク管理ツール Redmine 毎日、5枚ほどチケットが増える 運用と開発がそれぞれ20人ほど こんな環境です。 改善のきっかけ うちのチームは、当番制で「問い合わせの窓口」(以下、窓口)となる人を作ります。 窓口の人がチケットを解決したり、有識者にチケットを委譲した
The Microsoft Cognitive Toolkit - Cognitive Toolkit - CNTK
NOTE: CNTK is no longer actively developed. See the release notes of the final major release for details. The Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) is an open-source toolkit for commercial-grade distributed deep learning. It describes neural networks as a series of computational steps via a directed graph. CNTK allows the user to easily realize and combine popular model types such as feed-forward DNN
DNC (Differentiable Neural Computers) の概要 + Chainer による実装 - Qiita
こんにちは．@yos1up と申します．好きな食べ物は，緑色のキノコです． 2016/10/12に DeepMind が Nature に投稿した論文，Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory にて提案されているニューラルネットワークモデル DNC (Differentiable Neural Computers) を，大急ぎで Chainer で実装してみました． DNC について DNC は，先述の論文で提案された新しいニューラルネットワークで，その情報処理能力の高さが期待されています．論文中では，グラフ上の最短経路タスクやちょっとしたパズルのタスクなど，従来ニューラルネットワークでは学習不可能と思われていたタスクが DNC で学習できており，その情報処理能力の高さがうかがい知れます． DN
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