# わたしのべんきょうノート

## 勉強した論文や技術等の情報をGithubのIssueにメモっているひとのブログ。 それなりにメモの量が蓄積されてきたので、一度整理したいなと思いブログはじめてみました！ 自然言語処理(NLP), 推薦システム(RecommenderSystem), Educational Data Mining (EDM), Learning Analytics (LA)などの分野のメモが多いと思います。 最近は特にLLMにお熱 :)

Jan 3, 2025 AkihikoWATANABE About 5 mins

Light

Dark

## Infrastructure

#RecommenderSystems#Tutorial
Issue Date: 2021-10-21 コミュニティサービスにおけるレコメンデーションの変遷とMLパイプラインについて, PyCon21 Comment・ママ向けのQ&AサービスにおけるレコメンドとMLパイプラインについて紹介 ◆レコメンドエンジンの変遷 　・Tensorflowで実装したMFから始まり、その後トピックを絞り込んだ上で推薦するためにLDAを活用したレコメンド、最終的にSoftmax Recommendationを開発◆MLパイプラ ... #Article#AWS
Issue Date: 2023-08-27 SQL vs. NoSQL cheetsheet, AWS, Azure and Google Cloud Commentデータタイプやユースケースに応じてAWS上のサービスなどをマッピングしてくれているチートシート。わかりやすい。 ... #Article#AWS#AWSLambda
Issue Date: 2023-04-23 Lambda tips CommentAWS Lambda and EFS Troubleshooting https://www.digitalsanctuary.com/aws/aws-lambda-and-efs-troubleshooting.html VPC内のEFSにアクセスできるようなセキュリティー【AWS】VPC ...

#Article#AWS#ECS
Issue Date: 2023-04-16 ECS tips Commentキャパシティプロバイダーについて https://dev.classmethod.jp/articles/regrwoth-capacity-provider/Fargateをスポットで7割引で使うFargate Spotとは？ #reinvent https://dev.classmeth ... #Article#Tools#MLOps#Article#Repository
Issue Date: 2022-12-01 deploy-API-to-GCP CommentFlaskAPIを（Flaskでなくても良い）Google Cloud Run上で、TerraFormで定義したインフラ環境でデプロイするためのリポジトリ0. リポジトリをclone1. Flaskアプリ作成2. FlaskアプリをDocker化3. TerraFormのStateを保存すCloud ... #Article#MLOps#Article
Issue Date: 2022-04-27 MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン, Google Comment機械学習（ML）システムの継続的インテグレーション（CI）、継続的デリバリー（CD）、継続的トレーニング（CT）の実装と自動化 MLOpsのレベルを0~2で表現しており、各レベルごとに何が達成されるべきかが図解されている。 ![image](https://user-images.githu ... #Article#Tutorial#MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2021-10-19 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems, Sculley+, Google Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/137843973-576deeb7-778d-44d8-aac8-5ed5c4fa7d2b.png) よく見るML codeが全体のごく一部で、その他の基盤が大半を占めてますよ ... #Article#AWS
Issue Date: 2021-10-08 データレイクのつくりかた、つかいかた、そだてかた, 関山, AWS Summit Commentこちらも参照のこと https://logmi.jp/tech/articles/324242◆伝統的なデータウェアハウスの限界： 場当たり的にデータを蓄積し、活用しているとデータのサイロ化が生じてしまう。 サイロ化したデータを一箇所にまとめて活用できるようにしましょうというのがData Lakeの ... #Article#MachineLearning#MLOps#Article
Issue Date: 2021-06-18 NVIDIA TRITON INFERENCE SERVER, 2021 CommentNvidiaのオープンソースのinference server モデルのデプロイや管理、スケーリング等を良い感じにしてくれるフレームワーク？ ...
Related Articles

- Surveyに関する論文・技術記事メモの一覧 TOP NEW
- LayoutGenerationに関する論文・技術記事メモの一覧 TOP NEW
- Reasoningに関する論文・技術記事メモの一覧 TOP NEW
- DemonstrationSelectionに関する論文・技術記事メモの一覧 TOP NEW