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人のフォロワー DatameerのAndrew Brust氏に聞く - AIにおけるビッグデータの役割とは 作者: Rags Srinivas フォローする 2 人のフォロワー 投稿 2017年9月8日 人のフォロワー 研究者グループが3億件のデータセットを用いてイメージ認識の最先端技術を更新 作者: Roland Meertens フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年9月4日 人のフォロワー GoogleがTensorFlowのためのTensor2Tensorを発表 作者: Dylan Raithel フォローする 4 人のフォロワー 投稿 2017年9月1日
人のフォロワー Facebook、Neural Machine Translationに移行 作者: Alex Giamas フォローする 3 人のフォロワー 投稿 2017年8月27日 人のフォロワー 企業ナレッジ用チャットボットObie - 開発者とのQ&A 作者: Roland Meertens フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年8月21日 人のフォロワー eBayのショッピングアシスタントShopBotで実現されたスケーラブルなChatbotアーキテクチャ 作者: Srini Penchikala フォローする 12 人のフォロワー 投稿 2017年8月18日
人のフォロワー EFF(Electronic Frontier Foundation)が人工知能の進捗状況を評価 作者: Roland Meertens フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年8月16日 人のフォロワー QCon New York: 機械学習モデルを評価する - 不動産におけるケーススタディ 作者: Srini Penchikala フォローする 12 人のフォロワー 投稿 2017年8月16日 人のフォロワー マイクロサービスのデータを管理する 作者: Srini Penchikala フォローする 12 人のフォロワー 投稿 2017年8月8日
人のフォロワー GPU Technology ConferenceでGreg Kurtzer氏に聞く。 作者: Rags Srinivas フォローする 2 人のフォロワー 投稿 2017年7月27日 人のフォロワー GoogleがFacetsをリリース 作者: Roland Meertens フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年7月25日 人のフォロワー NetflixがGenie 3を発表 作者: Dylan Raithel フォローする 4 人のフォロワー 投稿 2017年7月17日
人のフォロワー Google Cloud Video Intelligenceがパブリックベータに 作者: Roland Meertens フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年7月6日 人のフォロワー Apache Metronがトップレベルプロジェクトに移行 作者: Dylan Raithel フォローする 4 人のフォロワー 投稿 2017年7月4日 人のフォロワー ディープラーニングとStreet ViewイメージによるGoogle Mapsの改善 作者: Srini Penchikala フォローする 12 人のフォロワー 投稿 2017年6月30日
人のフォロワー Dani Traphagen氏、Apache Igniteで分散システムの次段階へ 作者: Srini Penchikala フォローする 12 人のフォロワー 投稿 2017年6月28日 人のフォロワー Google��MobileNetsをリリース 作者: Roland Meertens フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年6月28日 人のフォロワー Facebookが新たなニューラルマシン翻訳アルゴリズムを公表 作者: Roland Meertens フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年6月26日
人のフォロワー Enterprise Conference 2017に見る新たなテクノロジ - 第2日目まとめ 作者: Michael Redlich フォローする 5 人のフォロワー 投稿 2017年6月13日 人のフォロワー Microsoftが顔認識、コンピュータビジョン、コンテンツモデレーションのAPIをリリース 作者: Roland Meertens フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年6月12日 人のフォロワー TensorFlow Processor Unitアーキテクチャ 作者: Dylan Raithel フォローする 4 人のフォロワー 投稿 2017年6月5日
人のフォロワー AIに関する誤情報の蔓延 作者: Alex Giamas フォローする 3 人の���ォロワー 投稿 2017年6月1日 人のフォロワー Mediumのテクノロジースタック 作者: Andrew Morgan フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年6月1日
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人のフォロワー エンタープライズ向けオープンソースのJava ORMフレームワークReladomoを導入する 作者: Mohammad Rezaei フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年8月7日

人のフォロワー 【QCon Tokyo 2016】マクニカネットワークス株式会社 根本 竜也 氏 セッション紹介:モダン化が進むソフトウェア開発環境に取り入れるべき最新のツール事情 作者: InfoQ Japan 編集部 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2016年11月9日

人のフォロワー 【QCon Tokyo 2016 エンジニアトラック 鈴木雄介氏 本人による講演レポート】 アーキテクチャ設計のジレンマと拡張構造としてのマイクロサービスアーキテクチャ 作者: InfoQ Japan 編集部 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2016年10月28日

人のフォロワー 【QCon Tokyo 2015 講演レポート】日々数十億レコードにおよぶログ情報を処理するビックデータ分析におけるApache Sparkの先進的活用 作者: 株式会社サイバーエージェント アドテクスタジオ 井上ゆり氏 フォローする 0 人のフォロワー , 谷口 フォローする 0 人のフォロワー , 輝氏 フォローする 0 人のフォロワー , InfoQ編集部 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2015年5月25日

人のフォロワー Jepsen: PostgreSQL, Redis, MongDB および Riak の分割耐性をテストする 作者: Kyle Kingsbury フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2013年7月21日

人のフォロワー Datomic情報モデル 作者: Rich Hickey フォローする 16 人のフォロワー 投稿 2013年3月18日

人のフォロワー Datomicのアーキテクチャ 作者: Rich Hickey フォローする 16 人のフォロワー 投稿 2012年11月18日

人のフォロワー 12年後のCAP定理: "法則"はどのように変わったか 作者: Eric Brewer フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2012年6月17日

人のフォロワー 大規模データ技術の現状と今後の方向性 作者: 日本マイクロソフト株式会社 萩原正義 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2012年3月21日

人のフォロワー グラフデータベース、NOSQL、Neo4j 作者: Peter Neubauer フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2010年6月15日

人のフォロワー Java Object Persistenceの今 作者: Mike Keith フォローする 0 人のフォロワー , Ted Neward フォローする 0 人のフォロワー , Carl Rosenberger フォローする 0 人のフォロワー , Craig Russell フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2008年4月2日

関連するプレゼンテーション データサイエンス rss

人のフォロワー 【QCon Tokyo 2016】今どきのアーキテクチャ設計戦略:鈴木 雄介 氏 作者: InfoQ Japan 編集部 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2016年11月10日 アジャイルを代表とする改善ベースでのシステム開発が主流となり、旧来型の重厚長大なアーキテクチャ設計は限界を向かえつつあります。本講演ではクラウドやマイクロサービスを前提としつつ、今どきのアーキテクチャ設計戦略がどうあるべきかについてお話しします。

人のフォロワー 【QCon Tokyo 2016】クラウド・ネイティブなデータ・パイプライン:Sid Anand氏 作者: InfoQ Japan 編集部 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2016年11月8日 ビッグデータ企業(LinkedIn, Facebook, Google, Twitterなど)は過去ずっと独自のデータセンター上にデータパイプラインを構築してきました。ところが最近は、ビッグデータを扱う多くの企業のニーズを、いくつかのパブリック・クラウドベンダーの1つを選んでそこに統合するという動きが始まっています。クラウドのベストプラクティスとビッグデータ技術をいかに効果的に融合することができるのでしょうか。eメールのセキュリティ会社であるAgari社は、ビッグデータのベストプラクティスをセキュリティ業界とクラウドの両方に適用することで、eメールベースの脅威に対抗することを可能にしています。これはAWSクラウド上でバッチとストリーム処理の予測可能データパイプラインの技術によって実現しているのです。この講演では、この技術のアーキテクチャ構成のベストプラクティスについてお話しします。

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