新しいサービスを立ち上げるときは、予期されるトラフィックに対応したいと思うと同時に、途中で何かが起こっても実際のユーザーに影響を及ぼすことは避けたいと考えるものです。では、どうすればサービスの本格稼働の前に問題を見つけることができるのでしょうか。そんなときはダーク ローンチ（dark launch）を検討してください。 ダーク ローンチとは、実際のユーザーから発生したトラフィックをコピーして新サービスに送信し、新サービスからの結果をユーザーに返す前に破棄することです（注 : ダーク ローンチを “フィーチャー トグル”（機能切り替え）と呼ぶこともありますが、それだとサービスの立ち上げに伴う “ダーク” な隠れトラフィックの側面を捉えることはできません）。 ダーク ローンチでできることは次の 2 点です。 新サービスが、既存サービスと同様に実際のユーザーのクエリに対応でき、以前にはなかった不

追記: 2019/04/24 本日リリースされたNode v12でESM周りの仕様が大幅に変更されました。 この記事の内容は既に古くなっているため、最新の情報は以下の公式ブログを参考にしてください。 Announcing a new — experimental-modules – Node.js Foundation – Medium 追記終了 この話を今日のNode学園で話すので、ご興味あればどうぞ。 nodejs.connpass.com （今日いくつか加筆修正しました） ECMAScript 2015で待望のES Modules（ESM）の仕様が策定されたものの実装がなかなか進まない、という話を1年前に発表した。 その後、ブラウザでのES Modules仕様が策定完了し、フラグ付きながら全主要モダンブラウザで初期実装が揃った (caniuse)。（dynamitterさん、kijt

夫の視点 妻の「今晩、何食べたい？」という質問ほど理不尽なものはない。 妻に楽してもらおうと「なんでもいいよ、冷蔵庫にあるもので。」と答えると、「何その言い草。」とぶち切れる。 大好物の「カキフライ」と答えると、「は？面倒くさい。」と却下する。 無難そうな「肉じゃが」と答えると、「いつもそれね。ワンパターン。」と馬鹿にする。 どうすればいいんだ。 挙句の果てに、家に帰って食卓を見たら、皿の上にあるのはハンバーグだった。 「あそこのスーパーでひき肉が特売になっていたから、ハンバーグにしちゃった！」 ああ、いいだろう、美味しいよ、ハンバーグ。 でも、それなら、「何食べたい？」なんて聞くな！！ 新婚の頃は「何食べたい？」と聞かれるのが嬉しかった。 失敗することもあったけれど、俺を喜ばせようと必死に料理をしている妻の姿を想像すると、味なんて関係なかった。 いつからだろうか。「何食べたい？」と聞かれ

私は、プログラムを組むのが好きだ。 コードを書き、動かして、デバッグする。とてもワクワクする作業だ。 30数年前、ヒョンなことからプログラマーになり、アセンブラ、C、UNIX、さらには組み込みの手作りOSをアセンブラで作るなど、みっちり基礎を習得した。 しかし、９年勤めて、やめた。 やめた理由は２つある。 １つ目は、典型的なダメダメ男社会だからだ。 上司のご機嫌をとって、おしゃべり（説教や自慢話）に付き合い、ダラダラと遅くまで会社に居残る奴が出世していく。 私は、サッサと仕事を終わらせて帰った。と言っても連日、帰りは夜の８時９時だった。残業代などもちろん無く、休日出勤も当たり前だった。 特に、後輩の男は、仕事ができないとまでは言わないが、とても調子のいい奴で、上司に気に入られて、私より先に主任になったので、ほとほと嫌気がさした。 ２つ目は、出産。 当時は、女は結婚して子供を産むのが普通だっ

おはようございます． 今回は教師あり学習モデルを題材に，入力データが欠損している場合のベイズ流の対処法を解説します．ベイズモデルというと，たいていの場合は事前分布の設定の仕方云々だとか，過学習を抑制できるだとかに議論が注目されがちですが，個人的には，パラメータや潜在変数を推論することとまったく同じ枠組みで欠損値も同時に推論できることが，実用上非常に便利なベイズの特性だと思っています． データの欠損部分の取扱い データに欠損部分が存在することはよくあります．センサーデータを解析する際は，ネットワークの状況やデバイスの不具合によってデータの一部が欠けた状態で上がってくることがあります．スマホから複数種類のデータを集めるといった状況を考えてみると，例えば加速度センサーの値は継続的に取得できたとしていても，GPSの位置情報はほとんど上がってこないといった場合もあるかと思います．また，何かしらのユー

こんにちは、zenboですm( _ _ )m これからPythonの知識ゼロから学習していきたいと思います!(^_^) そもそもなぜPythonをやろうと思ったの？ 近年、AIの注目度が格段に上がりました、それが、機械学習やディープクラーニングの技術の発展です。 この中で、今後ITの世界でやっていくには、今ぐらいから、AIについて学んでおくべきだと思ったのです。 そんな時、あるネット記事を読みました、そこには、AIの作成にはPythonが勧められていました！ここで、Pythonに興味を持ち始めました 今の所Pythonってマイナーな感じがするけど... 確かに今の所日本では、そこまで有名じゃありませんが 海外では、とても使われていて、 YouTube Dropbox Instagram などがあります。 この情報を見て、Pythonの学習を決心しました。 では次から実際に学習を始めていきた

米Amazon.comと米Microsoftは8月30日（現地時間）、両社の音声認識AIアシスタント「Alexa」と「Cortana」を年内に相互接続させる計画を発表した。 Amazon EchoなどのAlexa搭載スピーカーに「Alexa , open Cortana」と呼び掛けてCortanaを呼び出すことと、Windows 10やモバイル端末上のCortanaに「Hey Cortana, open Alexa」と呼び掛けてAlexaを呼び出すことができる。 例えば手元にWindows環境がなくてもAlexa端末経由でOfficeの予定表を確認でき、逆にWindows端末からAmazonのオンラインショッピングをはじめとするAlexaの2万以上のスキルを実行できる。 Amazon.comのジェフ・ベゾスCEOは発表文で「今後、異なるデータセットに接続し、異なるスキル分野を得意とする複数