PHPカンファレンス沖縄 2019 前夜祭 で発表したデザインパターンの出自から特性を理解しようという内容です
Skip to the content. English Korean 機械学習システム デザインパターン 機械学習システムを本番稼働させるために必要な学習、推論、運用のアーキテクチャ・デザイン・パターン集です。 目的 このドキュメントの目的は機械学習システムを本番稼働させるためのシステム・デザイン・パターンを説明することです。 このドキュメントは機械学習のモデル開発でパフォーマンスを向上させる方法(正解率やRMSE)を説明するものではありませんが、パターンによってはその手法に言及することもあります。 前提 このドキュメントで書かれる機械学習システムパターンのほとんどは、パブリック・クラウドおよびKubernetesを使って稼働させることを前提に記述されています。特定のプログラミング言語に依存しない内容にするよう努めますが、機械学習で使われる最もポピュラーな言語がPythonであるため、ほ
Foundation model-enabled generative artificial intelligence facilitates the development and implementation of agents, which can leverage distinguished reasoning and language processing capabilities to takes a proactive, autonomous role to pursue users' goals. Nevertheless, there is a lack of systematic knowledge to guide practitioners in designing the agents considering challenges of goal-seeking
ChatGPT などのLLMを使ったアプリケーションの、アプリケーションアーキテクチャについての最低限知っておきたい点をまとめたものです。 - OpenAI の ChatGPT を研究すること - Prompt が大事 - UX大事。常に気を払うコト - 会社・組織で使うための、リスクマネジメントと説明責任のためのセキュリティ - Responsible AI こちらのイベントの登壇資料です。 https://jdmc.connpass.com/event/287868/ 2023/8/10 18:30-19:00 特別講演2 Azure OpenAI Services をアプリに組み込む際の検討事項- Copilot Stack、自社データの組み込み など –
SwiftologyMonthly articles on advanced Swift topics, functional programming, and software design. written byAlex Ozun This article will teach you 3 ideas: 1. Typestate Design Pattern. 2. The power of generic constraints. 3. Swift 5.9 new Noncopyable types and consuming functions. What is a Typestate design pattern?Typestate is a powerful design pattern that emerged in languages with advanced type
プロダクト別 参考セッション2022 年に開催された Google Cloud 主催イベント / ウェビナーから、各ソリューションごとのプロダクトに関するセッションのアーカイブ動画やスライドを公開しています。プロダクトのさらなる活用にお役立てください。 ※情報は随時更新していきます。また、こちらのページは PC での閲覧を推奨しております。
2022 年に開催された Google Cloud 主催イベント / ウェビナーから、各ソリューションごとのプロダクトに関するセッションのアーカイブ動画やスライドを公開しています。プロダクトのさらなる活用にお役立てください。 ソリューション デザインパターンでは、 ワークロードごとに Google Cloud のアーキテクチャを 2 つの観点でまとめています。 1 つ目は、様々な業界で利用できる共通のソリューション デザインパターンとして「エンタープライズ向けの組織、 IAM、請求管理」、「インフラストラクチャとマイグレーション」、「アプリケーションおよびデータベースのモダナイゼーション」などを用意しています。 2 つ目は、ゲーム業界や小売業といった、業種ごとのワークロードに適したデザイン パターンです。皆様が Google Cloud を活用するときのガイドブックとしてご活用ください。
Skip to the content. Japanese Korean Machine learning system design pattern This repository contains system design patterns for training, serving and operation of machine learning systems in production. Objectives The main objective of this document is to explain system patterns for designing machine learning system in production. This document is not the design patterns for developing machine lea
2022 年に開催された Google Cloud 主催イベント / ウェビナーから、各ソリューションごとのプロダクトに関するセッションのアーカイブ動画やスライドを公開しています。プロダクトのさらなる活用にお役立てください。 ソリューション デザインパターンでは、 ワークロードごとに Google Cloud のアーキテクチャを 2 つの観点でまとめています。 1 つ目は、様々な業界で利用できる共通のソリューション デザインパターンとして「エンタープライズ向けの組織、 IAM、請求管理」、「インフラストラクチャとマイグレーション」、「アプリケーションおよびデータベースのモダナイゼーション」などを用意しています。 2 つ目は、ゲーム業界や小売業といった、業種ごとのワークロードに適したデザイン パターンです。皆様が Google Cloud を活用するときのガイドブックとしてご活用ください。
State Machine modeling is one of the most traditional patterns in Computer Science. It’s one of those design patterns which impacts our daily life through different software. It’s not a coding oriented ( Gang of Four type ) design pattern, but it’s system oriented, mostly used to model around business use cases. Courtesy: Google. Representational image.What is a State Machine in laymen terms:Let’s
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く