本書は、Lydia Hallie 氏 と Addy Osmani 氏らによる Learning Patterns (https://www.patterns.dev/) の日本語訳です。原著は大きく 3 つのセクションに分かれていますが、本書は、その最初のセクションである Design Patterns を訳したものとなります。
フロントエンドのデザインパターン
本書は、Lydia Hallie 氏 と Addy Osmani 氏らによる Learning Patterns (https://www.patterns.dev/) の日本語訳です。原著は大きく 3 つのセクションに分かれていますが、本書は、その最初のセクションである Design Patterns を訳したものとなります。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
Web アプリケーションにおける Amazon ECS / AWS Fargate アーキテクチャデザインパターン - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは。AWS Container Hero の新井です。 Amazon ECS の登場から間もなく 10 年が経ちますが、その間、ECS ⾃体の進化に加えて、さまざまな AWS マネージドサービスとの連携が可能になりました。 現在では、コンテナベースのワークロードを活⽤することで実現できないことを探す⽅が難しいほど、柔軟なアーキテクチャが構築できるようになっています。 しかし、⾃由度が⾼い分、要件に合ったアーキテクチャを模索する際には、迷うことも多いでしょう。 AWS上でシステムを適切に構築するためには、あらかじめサービス間のつなぎ⽅やパターン、その特徴を把握しておくことが重要です。 これにより、フィージビリティを迅速に確認でき、その後のトライアンドエラーのサイクルを加速させることができます。 今回は、最新の AWS サービスアップデートを踏まえつつ、Amazon ECS / AWS
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機械学習システムの設計パターンを公開します。