タダです。
機械学習の開発の流れ
機械学習の開発をやるときの流れを整理します
1、教師データ(訓練用data)の収集
2、教師データのラベル付け/加工作業
3、学習モデルの設計(NNの設計)
4、学習処理
5、評価
6、サービスやアプリに学習済みモデルを組み込む
Spinnakerについて
最近、よく見る「Spinnaker」について調べてみました、後日実際に触ってみたブログを書きます SpinnakerはNetflixが開発したマルチクラウド対応のCDツールです
特徴
- インテグレーション、システムテスト、クラスタ管理、モニタリングを提供
- 既存CIツールとの統合(Jenkinsからトリガーやパイプライン実行などできる)
- マルチクラウド対応
- AWS
- Azure
- GCP
- Kubernetes
- OpenStack
- GAEなど
- クラスタ管理
- サーバグループ、ロードバランサ、セキュリティグループなどに管理操作を行える
- モニタリング連携
- Datadog、Prometheusなどと連携可能
- OSS済み
参考
Codenize
今更ですが、Codenize.toolsについて調べてみようと思って調べてみました
Codenizeは、AWSのRoute53、SG、IAMなどをDSLのコードで管理するためのツール群を指します 簡単かつ直感的に支えるため、インフラをコードで定義して、管理・適用・変更時のレビューなどができるため、IaC時代にあっているという謳い文句つきのものです
最近、コード化して標準化することをやったりするのでSpinnaker同様何か触ってみてブログに書きます。
ラインナップ
- AWS
- その他
参考
また明日