Elasticsearch で Learning-to-Rank を試してみた！ - Qiita
この記事は、ただの集団 AdventCalendar 2019の21日目の記事です。 はじめに 担当日前日に「Elasticsearch で Learning-to-rank やりたいので、環境構築の手順とその使い方についてまとめてね。ヨロピコ！」と振られたので、今回は Elasticsearch with learning-to-rank の構築手順とその使い方を紹介します。 今回作成したものはコチラ Learning-to-rank とは 検索エンジンにおける learning-to-rank とは、機械学習と検索するデータを使って、検索結果のランキングの順序を改善する手法のことです。順序学習やランキング学習とも呼ばれています。 今回は、Elasticsearch の learning-to-rank のプラグイン を使います。learning-to-rank のレポジトリにある de
ElasticSearchの運用とか (3) - なんかかきたい
監視周りの情報とかをペタペタと書きました。 ステータス監視 Munin https://github.com/claygregory/munin-elasticsearch 色々あるけど、これが有力そう。 Plugin/HQ https://github.com/royrusso/elasticsearch-HQ headプラグインと機能が被っている気がしなくもない。便利な管理ツール。 Plugin/head http://mobz.github.io/elasticsearch-head/ 色々できるノードステータス監視ツール。便利 Plugin/bigdesk https://github.com/lukas-vlcek/bigdesk HQやheadと似たようなElasticSearchクラスタの状態監視ツール。 HQやheadと比べてモニタリングの機能のみに注力しているイメージ。
ScaleOut | Supership
2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。 2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。 本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。
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