pmjp オフ会 #3 で伝言を伝えてきました。
![及川卓也からの伝言 「PMの心得3条」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3dc29a93f1ead83072c5a538308daff7066f0001/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fdeb337713881481fbe2349e8618187b3%2Fslide_0.jpg%3F6096899)
MADlibは、現代的なデータ分析には欠かせない回帰分析やデータマイニングのアルゴリズムが実装されているオープンソースのライブラリです。 MADlibを導入することによって、これらのアルゴリズムをPostgreSQLのユーザ定義関数の形で使うことのでき、データベースサーバの内部でデータ分析の処理できるようになります。 今回は、このMADlibの導入方法から動作確認、ロジスティック回帰分析における簡単な使い方までをご紹介します。 ■MADlibとは何か MADlibは、もともとはGreenplumというPostgreSQLをベースにしたMPP製品(DWH用RDBMS)を開発していた企業が開発していたライブラリで、Greenplumで利用できるように開発されていたものでした。 2015年9月に、Greenplum(を買収したEMC)がMADlib(や他のソフトウェア類)をApache Foun
Amit Karp氏はBessemer Venture Partnersの副社長である。彼は同社イスラエル事務所で勤務しており、イスラエルとヨーロッパにおける投資に焦点をあてている。彼をTwitterでフォローしよう。@amitkarp via Flickr by “Jiuguang Wang“. Licensed under CC BY-SA 2.0. 人工知能(AI)*は私たちの予想をはるかに超えて急速に発達している。先月、GoogleのDeepMind AIが伝説的囲碁棋士のLee Sedol氏に勝利したことは業界にとって決定的な瞬間だった。この勝利を手にしたのは、ディープラーニングと呼ばれる比較的新しい人工知能技術で、人工知能に変革をもたらしているものだ。 ディープラーニングができるまでは、最高級の人工知能システムは常に特定の問題への対処のために調整され、正常に動かすためには多くの
フロー ER図 ルーティング 基本的には、1応答1アクションの原則で作っています。 もうちょっと手を加えれば、設定ファイルを変えるだけで応答メッセージを変えるDSLなんてことも出来そうです。 Buycall::Application.routes.draw do root :to => 'home#index' resources :products resources :orders # 最初にTwilioのリクエストを受けるURL get 'twiml/start' get 'twiml/ask_product' get 'twiml/receive_product' get 'twiml/ask_count/:product_id' => 'twiml#ask_count' get 'twiml/receive_product_and_count/:product_id' => 't
先週書いた10年のツケを支払ったフロント界隈におけるJavaScript開発環境(2016年4月現在)。という記事がまずまずの反響を得たのですが、僕の予想とは異なり、「こんなに多くのツールやフレームワークを必要とする現状はおかしい」といった、状況批判の意見が多く集まりました。 Mediumなど海外メディアでは、もはやこの種のツールを組み合わせたフロントエンド開発が当たり前として受け入れらており、この半年間ほどは「実際にどの組み合わせがベストか」という議論が行われていました。そして、そういった議論もようやく落ち着きを見せ、おおよそ僕が書いたような組み合わせに帰結しつつあります。 そのため、まさか「フロントは変化が激し過ぎる」とか「保守が大変そう」などといったような、1年くらい前に言われていた意見が、いまだに多くを占めるとは、まったく予想していなかったというのが正直な意見です。ひと昔まえであれ
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