AIやDX関連のコンテンツDA関連のニュース・情報 | データアーティスト株式会社データアーティスト株式会社のコンテンツ一覧ページ。Data Artist（DA）は、機械学習やディープラーニングなど、AI（人工知能）やDX（デジタルトランスフォーメーション）関連のブログや事例など様々なコンテンツを定期的に配信します。
Dockerの諸問題とRocket登場の経緯
2014年の後半あたりからDocker，Docker Inc.への批判を多く見かけるようになった（もちろんもともと懸念や嫌悪を表明するひとはいた）．それを象徴する出来事としてCoreOSチームによる新しいコンテナのRuntimeであるRocketのリリースと，オープンなアプリケーションコンテナの仕様の策定を目指したApp Containerプロジェクトの開始があった． CoreOS is building a container runtime, Rocket 批判は，セキュリティであったり，ドキュメントされていない謎の仕様やバグだったり，コミュニティの運営だったり，と多方面にわたる．これらは具体的にどういうことなのか？なぜRocketが必要なのか？は具体的に整理されていないと思う．これらは，今後コンテナ技術を使っていく上で，オーケストレーションとかと同じくらい重要な部分だと思うので，ここ
マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定 - ほくそ笑む
対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定しているため、不等分散の状況にも対応できるように、Welch の t 検定を使うのがセオリーとなっています。 ただし、これら 2つの検定は分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない状況では、Mann-Whitney の U検定というものが広く使われています。 Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できないという問題があることはあまり知られていません。 今日は、これらの問題をすべて解決した、正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-
Scala Data Pipelines for Music Recommendations
Are you still building data pipelines with Java and Python? Are you curious about the current buzz in the Big Data community surrounding Scala as a data processing environment? In this talk I'll discuss how Spotify migrated its music recommendations pipeline from Python to Scala. I'll dive into the language specific features that make Scala the ideal candidate for big data processing as well as hi
Erik Bernhardsson
Want to get blog posts over email? Enter your email address and get an email (roughly monthly) when there's a new post! ... is the founder of Modal Labs which is working on some ideas in the data/infrastructure space. I used to be the CTO at Better. A long time ago, I built the music recommendation system at Spotify. You can follow me on Twitter or see some more facts about me.
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https://jp.techcrunch.com/2015/02/17/20150216elemental-path-debuts-the-first-toys-powered-by-ibm-watson/