「LT Thursday」by MDHエンジニア　Vol.5

こんにちは。

Ameba統括本部 広告部門(MDH)　2016年新卒エンジニアの大江です。

連日の猛暑・台風と目まぐるしく気候が変わっておりますが、いかがお過ごしでしょうか。

8月19日(金)に第5回「LT Thursday」を開催しました！

(※会場の都合により、今回は金曜日に実施しました。)

今回は片田、阿部、そしてA.J.A. Recommend チームから大澤、3人の発表です。

<1人目>片田 : 「Microsoft Azure Machine Learning "ちょっと"だけ触ってみた」

最近、機械学習プラットフォームをクラウド上で提供するサービスが増えています。

その中からMicrosoft Azureが提供する機械学習サービスを"ちょっと"だけ触ってみた所感です。

数多くのモデル取り揃えられており、機械学習を触ったことのない方でも簡単に始められることができます。

画面上に素材を置いてpoint-to-pointで結ぶだけでモデル構築が完了します。

Rを使って自作のモデルを生成して紐付けることも可能です。

画像なので見ている方はわかりませんが、実行するとどのフェーズまで学習が進んでいるかが視覚的にわかるので、見ているだけでも楽しいです(笑)

<2人目>阿部 : 「Amazon machine leaning の紹介」

続いて阿部がAmazon Machine Learningについて発表しました。

Azureほど機械学習モデルの種類はありませんが、JsonによるRecipeを記述することで前処理行い、学習パラメータを指定することでモデルを構築することが可能です。

ある程度機械学習の知識を要するかとは思いますが、自由にパラメータやモデルの調整ができそうです。

Azureは処理に用いられるデータの容量による課金で、amazonは学習フェーズは時間課金、予測フェーズはデータ量で課金が発生します。

<3人目>大澤 : 「任意分布の乱数生成」

最後に初登壇の大澤が乱数生成をテーマに発表しました。

回遊記事配信サーバーの負荷試験の際に、任意分布で生成した乱数が役立ったようです。

一様分布の乱数では局所的なサイトへのアクセス負荷を実現することは出来ませんが、

今回紹介した任意分布にしたがう乱数生成により、負荷試験に対する実用的なテストを可能にしました。

また完全な一様な乱数が欲しい時は、むやみにMathクラスで乱数生成すべきではないと心に留めました！

第５回「LT Thursday」のレポートは以上です。

普段触れることのない技術分野の話はやはり楽しいですね！

次回の勉強会レポートもお楽しみに！

Profile:

株式会社サイバーエージェント

Ameba統括本部 広告部門(MDH)　アドテクノロジー局

大江 喜渡