Image Searchが新料金体系になり試しやすくなりました!

こんにちはSBクラウドLeoです。個人的には本年初投稿になります。今年もよろしくお願いいたします。

さてさて、みなさんImage Search(イメージサーチ)を使っていらっしゃいますか?もしかすると「月50万はちょっと高額…」と思って手を出していない方が多かったのでは無いでしょうか?そんな方々に本日は朗報をお届けします!!!なんとImage Searchが新料金体系(試すくらいならほぼタダ)になりました!!!

ということでアップデート情報をご紹介していきます。

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Alibaba Cloudが試せるオンラインハンズオンサイトLabExのご紹介

こんにちちは。ソリューションアーキテクトの森(@mosuke5)です。
目まぐるしく進化、変化するクラウド業界のキャッチアップ大変ですよね。
みなさんに少しでもわかりやすく、簡単に理解できるように日々努めているわけですが、今日はAlibaba Cloudもオンラインでハンズオン形式で学べるコンテンツをご用意していますのでご紹介いたします。

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ECSのNetwork帯域の変更とそのタイミングについて

こんにちは。森(@mosuke5)です。
フォルダを漁っていたら過去のまとめがでてきたので、せっかくなので公開してみました。

ECSはネットワーク帯域(EIP帯域)をオンラインで変更できます(※Pay As You Goかつrunningまたはstopステータス)。この機能の操作感について確認を行いました。なお、ECSのネットワーク通信に係る課金ロジックは容量課金に統一されているため、帯域を変更する要件としては、通信量の増大を抑止したい場合やベンチマーク用途が想定されます。

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分類とクラスタリングの区別

Hello,everyone, はくです。

データマイニングの初心者です。
データマイニングの知識不足で痛感があったため、データマイニングの学習をはじめました。

始まったばかりで、まだ体系的ご紹介できませんが、気になった点をメモ程度で共有します。

今回は分類とクラスタリングの区別を話します。

■Classification 分類

Wikiの解説によると、分類は複数の事物や現象を、何らかの基準に従って区分することによって体系づけること。そうして作られたグループをカテゴリという。

ポイントは「何らかの基準」です。

分類は必ず基準があります、基準は事前に決める必要があって、その基準でカテゴリを作ります。作ったカテゴリ数は基本変わらず、分析時に、各データはどのカテゴリに所属するかを判別します。

■Clustering クラスタリング

Google先生に聞くと、クラスタリングは、簡単にいうとデータなどの集合体を、機能やカテゴリごとに分けて集めることです。

分類と似ているよね。なかなか区別できなかったが、ポイントはカテゴリです。

分類は事前にカテコりを決めて、数は固定です。

クラスタリングはデータの特徴に従い、カテゴリを自動定義します。数は固定ではありません。

例で話すと、

1)銀行はAさんに対して、ローン審査を行って、許可するかどうかの場合、分類です。

→極論言えば、答えは「返済できる人」と「返済できない人」カテゴリしかないため

2)銀行は顧客価値を向上したく、顧客に相応しい金融商品を開発したい時、クラスタリング。

→どんな顧客群があって、その特徴はなんですかは不明のため。

以上。

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Alibaba CloudのCloud Shellでは何ができるか

あけましておめでとうございます。森(@mosuke5)です。
今年もたくさんの情報を発信していくことがんばりますのでよろしくおねがいします。

新年1発目は、ゆるい話題ですが、Alibaba CloudにはCloudShellについてです。
Alibaba CloudにはCloudShellと呼ばれる、Alibaba Cloudコンソールから利用できるターミナルのサービスがあります。日本サイトにはまだ正式にはローンチしていないのですが、少し先取りしてお知らせします。

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Alibaba Cloudが2018 DAWNBenchでダブルチャンピオンを獲得

皆さん、新年明けましておめでとうございます。CJNANです。

年末年始にノンビリしながら、懐旧の気持ちになって、昔集めたNIPS論文を巡ったりしていた中で、偶然DAWNBenchコンペの最新ランキングを見たら、なんとこれを発見!

Submitは確かに2018年12月25日のクリスマス、スタンフォード大学から2018年DAWNBench成績を発表しましたが、Alibaba CloudがDAWNBenchのImageNetのInference LatencyとInference Costでダブルチャンピオンを取りましたね。めでたしめでたし!機械翻訳や音声系コンペでのチャンピオンは何回も実績ありましたが、画像系のコンペでは、確かに珍しい成績ですね。今年のDAWNBenchのランカーはほぼ米国と中国、やはり深層学習は米中がほぼ制圧でした。

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