社内向け勉強会 コンテナ入門とその先 https://gist.github.com/nwiizo/4926c004c7dafa28bcb9b7eb645be67e
![Introduction to containers and beyond](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/01b23b042bc4ff48c9246e3c1e5ed9928d127575/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F6f9fb2285ec3464b90a312f434aaa7be%2Fslide_0.jpg%3F14516280)
こんにちは。プロダクトデザイナーときどき料理人、ツジメシこと辻村哲也です。 今回は、鶏もも肉を20分ほどかけてじっくりと焼き上げるソテーです。とはいえ、メインはむしろ旬の春菊。外はカリカリ、中はしっとり美味しい鶏肉が焼き上がりますが、肉から出た脂で炒め、そのうま味をまとった春菊をもりもり食べる、という一品なんです。 今回のレシピメモはこちら。 ツジメシの「鶏もも肉と春菊のソテー」 【材料】(1人分) 春菊 3/4束 (約120g) にんにく 1かけ 鶏もも肉 160g 塩 ひとつまみ(1g) サラダ油 小さじ1 粒マスタード(またはゆずこしょう) 少々 作り方 1. 春菊は洗って根元を切り落とし、茎と葉に分け、茎は3cmほどに、葉は4~5cmの長さに切っておく。にんにくはたたき潰しておく。 2. 鶏もも肉は両面に塩をふる。厚い部分は斜めに包丁を入れて切り開き、なるべく均一にしておくと焼きや
「MLOps と Strata Data Conference NY 参加報告」 (Hadoopソースコードリーディング 第27回、2019/12/4) Japan Taxi / 渡部 徹太郎 株式会社NTTデータ OSSプロフェッショナルサービス/ 土橋 昌 Read less
機械学習/人工知能(AI)の活用領域は広まるばかりだ。期待が高まる一方で、「人の生命に影響を及ぼしかねない事故や不適切な判断につながるのではないか」と議論を呼ぶこともある。 2019年11月19日に開催された「@IT ソフトウェア品質向上セミナー 2019 冬~不確実性が高まるDX時代のソフトウェアテスト/品質保証はどうあるべきか」の基調講演において、AIプロダクト品質保証コンソーシアム 副運営委員長であり、国立情報学研究所 准教授を務める石川冬樹氏は、「不確実性」をはじめとするAIの特質を踏まえながら、どのように品質を保証していくかについてのヒントを紹介した。 「帰納法」で作られる機械学習システムにまつわる品質保証上の課題 石川氏はソフトウェア工学に関する研究に携わりつつ、機械学習システム開発、運用に関わる工学的手法の確立、体系化に取り組む「日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会」(
神奈川県庁が富士通リースから借りていたサーバのハードディスクが不正に転売された結果、膨大な個人情報などが漏洩した事件が起きました。これをきっかけに、ハードディスクなどのストレージをいかに安全に破棄すべきか、という点に世間の関心が高まっています。 オンプレミスで使われていたストレージであれば、ハードディスクやSSDなどの媒体を取り出して物理的に破壊することで、データを第三者が読み出し不可能な状態になったと確認できます。 クラウドではどうでしょうか? クラウドのストレージに保存したデータを削除した後、これが第三者によって完全に読み出しできない状態にしようと、クラウドに対して「ストレージを物理的に破壊してほしい」といったリクエストは、(特殊な契約でも結ばない限り)できません。 クラウドでは基本的に、自分が使わなくなったストレージはリソースプールに戻り、別のユーザーに割り当てられ、再び使われること
はじめに ブンブン Hello world. どうもこんにちは。開発です。 前回「もし新人プログラマが「プリンシプル・オブ・プログラミング」を読んだら」の記事を書かせて頂いたあの開発です。 プログラマ界隈では「1年に1言語」とは言いますが、かくいう私も一念発起して新しい言語を学ぼうと思った次第でございます。 しかし、ただ学ぶだけではペースも落ちますし、やる気の上下も大きいと考えました。 そこで、”学んだ内容を記事にする”というタスクを自分に課すことで学習効率を無理やり持ち上げようと画策致しました 。 そんなわけで今回は、「新人プログラマがどのように未収得の言語を学習するか」について津々浦々と文字列を列挙したいと思います。 はじめに What's TypeScript 概要 JavaScriptとの違い 詳細 文法 型宣言 型推論 実際にやってみた 何はともあれ書いてみましょう 差分進化(D
あの清純派アイドルが最先端のロボット研究者に華麗なる転身! 大映ドラマ「不良少女とよばれて」(TBS系)に主演した1980年代アイドル、いとうまい子(55)が18日、東京・江東区の東京ビッグサイトで開催中の「2019国際ロボット展」(21日まで)で開発に携わった介護予防ロボット「ロコピョン」を披露した。 親の介護問題で苦労した経験を持つ伊藤は、2010年に早大人間科学部に入学してロボット工学と予防医学について学び、現在は大学院博士課程の3年目。高齢者のロコモティブシンドローム(歩行機能低下)を防ぐべく、トレーニングを継続させる支援ロボットの開発を行っている。 今年からは元DeNA会長で、横浜ベイスターズのオーナーだった春田真氏(50)が会長を務めるAIベンチャー「エクサウィザーズ」にフェローとして迎えられた。 いとうが開発したロボットは高齢者の健康寿命を延ばし、寝たきりを防ぐためのもの。こ
We were pretty sure 2018 would be the last time we did this survey. After all, the JavaScript ecosystem can’t very well keep changing again, can it? But what do you know, turns out JavaScript isn’t quite done changing just yet! And so after over 21,717 respondents took this year's survey we had to dig up our components and charts, curse us-from-a-year-ago for writing such crappy code, and get to w
【はじめに】 本記事は 「機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019」 の19日目になります。 おじさんSEの私がどうやって機械学習を勉強したかを記します。 きっかけは当時抱えていた分類課題において、「機械学習が使えるんじゃね?」というところから始まりました。 闇雲にやっていたので正直記憶は曖昧です。 経歴 プログラム歴は30年近くあります。 小学生の時に覚えたMS BASICから始まり、Z80アセンブラ、MC68000アセンブラ、FORTRAN、C(UNIX)、C++(Mac)、VB、Java(Android)、VB.NET、C#と触ってきました。 いろいろな言語に触れてきましたが、どれも極めるほどガッツリやっていたわけではありません。 機械学習に関しては20年以上前、いわゆる第二次AIブームの終わり頃に卒論のテーマでニューラ
12月19日、キヤノンは、ディープラーニング(深層学習)を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。(外部サイト) キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円~(サーバー、カメラ、ライセンス含む)だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5%以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性(解釈性)、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性(解釈性)というのは思った以上に複雑な迷宮だ」と感じることがままあったのでした。 ということで、今回の記事では僕のサーベイの範囲でザッと見て目についた資料などを超絶大雑把にリストアップした上で、主に実務における説明可能性とは何かとい
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