Redshift Serverless について見かけた課題と対応策 - Qiita
Redshift Serverless について見かけた課題と対応策（2022年7月19日時点）をまとめました。GitHubリポジトリ「Awesome Redshift JP」にまとめた内容の転記です。 概要 プレビュー料金に見える→金額あってそう 名前空間やワークグループの削除エラー→英語表示 ProvisionedとAPIが違う→ラッパーを使う 時間課金でストリーミング不向き→二台構成 or マイクロバッチ化 Redshift Serverless の料金表が「プレビュー」のままに見える（2022年7月19日時点） 日本語だと「プレビュー」の記載がありますが、英語だとPreviewの記載は外れています。 料金表の内容も同じなので、日本語の翻訳が間に合っていないようです。 日本語の料金表: 英語の料金表: Redshift Serverless の名前空間やワークグループの削除ができない
こんなデータじゃ機械学習できねぇよ MLにおけるデータマネジメントの重要性
Machine Learning Casual Talkは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。第12回目のテーマは「機械学習プロジェクトに関する「ベストプラクティスとアンチパターン」。機械学習ではデータを扱いますが、そのデータマネジメントがしっかりしていないと破綻してしまうという点について、ゆずたそ氏がお話します。前半は使えないデータとは何かについて。 自己紹介 ゆずたそ氏（以下、ゆずたそ）：では、発表を始めたいと思います。「データマネジメントなきMLは、破綻する。〜こんなデータじゃ機械学習できねぇよ問題の処方箋〜」という話をしたいと思います。 はじめに、まず自己紹介です。「yuzutas0」というアカウントをやっています。機械学習の専門家ではないのですが、機械学習を使った施策に
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