どうもこんにちはあんどう(@t_andou)です。 僕はボートレース予想のAI「みずはのめ」というサービスを作っているのですが、ご覧いただいた方からよく言われるのが 「けっこう当たるっぽいけど、本当にこれで勝てるの？」 「そんなに当たるんなら予想なんて売らないで自分で買ったら良いのに」 という内容です。当然のご意見ですね。 開発を始めたころは僕も勝てるかどうかは半信半疑でした。 そのため、ちょっとでも当たりやすい予想を提供することで「回収率50%の人が70%になるお手伝いになれば」というスタンスで情報を提供していました。 ですが、ボートレースの予想AIがどんどん出てきており、みずはのめが提供している情報は本当に価値があるのかの判断が難しくなっていると思います。 そこで、みずはのめで提供している情報で本当に勝てるのかを検証するため、約2ヶ月間実際に運用してみました。 前提 ・資金は100万円

こんにちはあんどう(@t_andou)です。 今回はKubernetesを使って並列処理させた記録です。 まだ「とりあえずそれっぽく動くまで試してみた」という段階で、kubernetesを理解できてはいないので自分用のメモを公開しているという認識でご覧ください。 間違っている部分や、よりスマートなやり方がありましたらご指摘いただけると幸いです。 この記事の概要 機械学習に使う特徴量の作成で1週間かかりそうな処理を10分くらいで終わらせられないかと考え、GKE(=GoogleのKubernetes環境)を使い試行錯誤した記録です。 今回は一部失敗して完了時間が1.5時間になったものの、設定を上手く出来れば15分程度で終わる見込みです。 対象読者 ・Kubernetesの概要は知っているくらいのレベルの人 ・KubernetesのJobを使った並列処理をしたい人 目次 この記事の概要 対象読者