Others 2014.12.21 09:07 (3)機械学習の学習者視点で読み解く|ギックスの本棚/戦略的データサイエンス入門 ~ビジネスに活かすコンセプトとテクニック~ (O’REILLY/オライリー) 機械学習を学ぶ者にとっての「戦略的データサイエンス入門」 これまで、「戦略的データサイエンス入門」(O'REILLY)をビジネス視点、統計学の視点から各エキスパートが語ってきたわけですが、今回は、機械学習を学んでいる者の視点から同書を紹介し...
Tech & Science 2015.06.15 14:53 Amazon MLで何ができるのか?|Amazon Machine Learningを使ってみた(第1回) 注目を集めるAmazon Machine Learning 2015年6月2日~3日に開催されたAWS Summit Tokyo 2015のAmazon Machine Learning(Amazon ML)のセッションに参加しました。セ...
Tech & Science 2017.07.01 11:06 Google Cloud Platform はクラウドサービスの”真の先駆者”なのかもしれない Google Cloud Platform には技術者気質の尖ったサービスが多い 先日、IT分野の調査会社のGartner社から2017年のIaaS分野のクラウドサービスの格付けが発表されました。(参考:Magic Quadrant fo...
Tech & Science 2017.07.08 13:10 次のデータクレンジングのトレンドは”グリッドビュー”かもしれない ~ETLツールの新たなカタチを勝手に推測~ 先頭は Talend Data Preparation。それに追随する Google Cloud Dataprep と Tableau Project Maestro の登場でグリッドクレンジングツール戦線は激化する データ分析にとってデ...
Tech & Science 2017.07.11 18:48 Jupyter Notebook は機械学習の実行環境のデファクトスタンダードになる Jupyter Notebook は分析者と様々な機能を結びつけるハブ的な存在 機械学習を行う場合、クイックに実行できるAmazon Machine Learning のようなクラウドサービス、色々な予測モデルを勝手に試してくれるData...
Tech & Science 2018.01.24 12:13 BigQueryの標準SQL対応によって競合サービスからの乗り換えが発生するか? ~Redshiftと使用感を比較してみた~ 分析の試行錯誤フェーズではRedshift。分析の”型”が決まったらBigQuery。 ビッグデータ分析においてデータベースは必要不可欠であることは言うまでもありません。これらのビックデータ向けデータベースの代表格としてオンプレミスではO...
Tech & Science 2020.02.10 09:06 Cloud Composer と GKE を活用して機械学習のワークフローを構築する GKE を効率的に使うために 弊社の機械学習基盤では、ワークフロー管理ツールとして Cloud Composer (Airflow) を利用しており、機械学習タスクは別の Google Kubernetes Engine (以下、 ...
Tech & Science 2020.12.07 08:19 機械学習基盤 “Refeed” のアーキテクチャ この記事は GiXo アドベントカレンダー の 7日目の記事です。昨日は、Business Optimization Div. 紹介でした。 MLOps Div. の廣津です。本記事では、弊社の機械学習基盤である Refeed につ...
Tech & Science 2020.12.17 08:18 クラウドデータ基盤をTerraformを使ってIaC化 & 量産する この記事は GiXo アドベントカレンダー の 17 日目の記事です。昨日は、Firestore のデータを TypeScript と Security Rules で安全に扱う話 でした。 Technology Div. ...
Tech & Science 2020.12.22 08:35 少人数の開発で Kubernetes を活用するための設計戦略 この記事は GiXo アドベントカレンダー の 22 日目の記事です。昨日は、 ギックスの考えるデータサイエンスとは でした。 MLOps Div. の廣津です。最初に断っておきますが、タイトルは半分釣りのポエム記事です。 本...