2016年現在のJavaについて - arclamp
Sun MicrosystemsがOracleに買収されたのが2009年ですから、あれから7年が経ちました。 2013年、Javaは大人になったはずだった 僕は2013年に「イマドキのJavaとORACLEについて - arclamp」という記事をアップし、次のように書きました。 そんなわけで「ORACLEはJavaにコミットしているのか？」という質問が無意味なぐらい、ORACLEはJava技術だけではなく、Javaユーザーの方を向いているのです。 もちろん、ORACLEは（SUNに比べて）イノベーションが足りないとかスピード感がないとか批判もできるのですが、これだけエンタープライズのユーザーが増えた中では、Javaの後方互換性を保ちつつ、着実に進化していく、つまりは引き続き安心してJavaを使うことができるというのは大きな価値でしょう。 そう、Javaは本当の意味でオトナになったのかもし
機械学習をプロダクトに入れる際に考える採用基準について - yasuhisa's blog
サービスに機械学習技術(例えばSVM)を入れる際に、「この機械学習技術は本番サービスに投入しても大丈夫なものか?」を考える基準がまとまっていると人に説明するときに便利だなとふと思ったのでまとめてみました。散々言われ尽くされている話だとは思います。 前提 考慮に入る採用基準 予測精度 (コードの)メンテナンスの容易性 計算オーダー 学習時 予測時 挙動のコントロールのしやすさ/予測説明性の容易さ チューニングの必要性 その他 まとめ 前提 機械学習がプロダクトの主要な武器になる(例えば最近話題になっているGoogle翻訳におけるNMT)ものではなく、サービスにデータがまずあり、機械学習でデータを活用することにより、そのサービスを支えていくようなものを前提に考えています(例えばCGMサービスのスパム判定)。また、投稿内容は私個人の意見であり、所属組織を代表するものではありませんとお断りしておき
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