皆さん、こんにちは。牛乳を愛してやまない、ミルクコンシェルジュの小山浩子です。これまで全国47都道府県、150種類以上の牛乳を飲んできました。 そのまま飲んだり料理に使ったり、身近な飲み物として親しまれる牛乳。6月1日は「世界牛乳の日」として、InstagramやTwitterでは「#worldmilkday」「#世界牛乳の日2018」というハッシュタグを付けた投稿がにぎわいます。 今回は世界中の人に愛される牛乳をテーマに、ちょっと特別な日に飲みたい「大人のためのご褒美牛乳」と「牛乳で作れる簡単カクテル」を紹介します！ 牛乳の味わいは育て方や季節によって変わる。奥深い牛乳の魅力 そもそも私が牛乳と深く触れ合うようになったのは、入社した乳業メーカーで「牛乳レシピの開発」に携わったことがきっかけでした。 やがて会社を退職して独立。その後も牛乳レシピを考案して教える仕事を20年近くやってきました

○：良好 ▲：実施しているが、表示不能 △：一部可能 ×：実装されていない or 良好ではない 4.2. Google/AutoML Tables 統計・機械学習に詳しくない方をターゲットにしていると感じました。 統計情報の表示画面・モデルの評価画面ともに説明が丁寧で、知識が少なくともある程度の結果を出せるように作られていると感じました。 一方、データの読み込みや処理などに癖が強いためこのサービスを含めたgoogle cloud platformへの知識は必要になりそうです 良い点 統計情報の表示画面が非常に優秀 ヘルプが充実しているため、モデルの評価が容易 悪い点 データ形式の制約が多い(行数1000行以上、分類ならクラスごとに20以上必要など) モデルの内部構造(採用した手法)が分からない 分析ページのサンプル画像 データの種類を自動判別してくれる他、欠損や固有値、各種統計情報を自動計

Kubernetesの自前運用は難しい これから嫌でもコンテナと戦わなければいかないインフラエンジニアには何度でも読み返してほしい記事です。 www.atmarkit.co.jp はてなのMackerelチームはKubernetesクラスタを自前で構築して運用していたが、撤退を選択したという。なぜ、Kubernetesの運用を諦めて撤退を選んだのか。はてなのMackerelチームでSREを務める今井隼人氏が語った。 考察 この話、20年前のLinux草創期を思い出すんです。 雑誌の付録にLinuxがCD-ROMで付いてたんです。最近のスマートなCentOSとかじゃなくてですね、何Linuxだか忘れたのですがインストールも含めて3日間ぐらいかけて取り組んだんですが結局失敗した記憶があります。 これからKubernetesなりコンテナがやってくるのはここ最近に書いた通りで、早くそっちの世界に行