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#技術・運用
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大規模広告配信システムからデータプラットフォームまで マイクロアドのインフラの舞台裏
Qiita Career Meetup
大規模分散システムのスケーラビリティを担保する、TreasureDataの知られざる戦い
Treasure Data PLAZMA
開発組織は約2年で1人→40人に たった1人からはじまった、グロービスのエンジニア組織の裏側
Qiita Career Meetup
dely CTO大竹雅登氏が語る、ユーザーインタビューの手法から社内コミュニケーションまで
ヒカラボ
Treasure Dateが語る、大規模分散システムをスケーラブルに運用するためにやったこと
Treasure Data PLAZMA
RedshiftとGlueで作る、簡単データウェアハウス 「クラシル」を支える分析基盤の裏側
ヒカラボ
サービスの成長に合わせてアーキテクチャを改善 「クラシル」Androidアプリにおける試行錯誤を振り返る
ヒカラボ
1ヶ月あたり2日分の業務効率化 ゼロから始めるiOS開発自動化のススメ
ヒカラボ
料理と検索の知られざる関係性 レシピ動画サービス「クラシル」を支える“検索エンジニア”の仕事
ヒカラボ
dely CTO大竹氏が教えるアイデア検証プロセス “認知バイアス”を回避してプロダクトを改善する方法
ヒカラボ
“5つのC”で考えるデータ分析基盤の構築 リクルートライフスタイルを支える、仕組みと運用
Treasure Data PLAZMA
月間4.8億ユニークブラウザ、9,000万広告ID 国内最大級のDMPが語る、Treasure Dataの使い方
Treasure Data PLAZMA
月間数千億リクエストをさばく大規模アーキテクチャの仕組み CAの広告配信システムの舞台裏
Architecture Night
分析と改善 Gunosyの大規模ログ解析を支える2つのアーキテクチャの裏側
Architecture Night
Kubernetesは銀の弾丸ではない––AWSにおけるコンテナオーケストレーションの現在地と可能性
AWS Summit Tokyo
なぜKubernetesを使うべきではないのか? スタートアップにおけるオーケストレーションの必要性を考える
AWS Summit Tokyo
Chainer × AWSにまつわる4つの誤解 進化する連携と、新バージョンで可能になったこと
AWS Summit Tokyo
AIが普及すれば「AI」とは呼ばれなくなる––人工知能ブームの始まりとこれから
AWS Summit Tokyo
Gunosyのニュース推薦システムの仕組みと、それを支えるAWSアーキテクチャの裏側
AWS Summit Tokyo
Ruby on Rails × AWSにおける最適化 レスポンスタイムを200ms→100msにするためにやったこと
AWS Summit Tokyo
GUI→マルチタッチ→? これからのインターフェースのあり方と“VUI”がもたらす影響力
Deep Learning Lab
オンプレ回帰か、クラウドか? 技術者が把握すべき「AWSのメリット・デメリット」
クラウドヂカラ
自然言語処理の歴史とこれから ビジネスとして成立させるために必要なこと
Deep Learning Lab
ディープラーニングを用いた自然言語処理の今と、ビジネス面でのネガティブな事実
Deep Learning Lab
混乱覚悟で「セキュリティ対策」は大胆に 情報システム担当者らが実体験を語る
情シスラボ
深層学習を用いて特定の人物の声“だけ”抽出する、音声分離技術のしくみ
Deep Learning Lab
情報セキュリティにおけるリスクとは? 情報システムの専門家が語る「人の意識改革」の重要性
情シスラボ
ディープラーニングは人間の創造性を広げるか? 「AI DJ Project」に見るクリエイティブの可能性
Deep Learning Lab
中国の巨大クラウドサービス、Alibaba Cloudの最新事情
MANABIYA -teratail Developer Days-
AI系技術の一般化でデータベースに求められること
MANABIYA -teratail Developer Days-
りんな開発チームのメンバーが語る、深層学習で“表現豊かな”音声合成を実現する方法
Deep Learning Lab
AI系技術は「底なし沼のギャンブル」である––人工知能を使う前に知っておきたいこと
MANABIYA -teratail Developer Days-
HadoopからDocker、そしてKubernetesの登場 分散システムの歴史を紐解く
MANABIYA -teratail Developer Days-
分散処理・コンテナなど、モダンなインフラにおける5つの問題点
MANABIYA -teratail Developer Days-
“究極の名寄せ”を実現する、サーバーレスアーキテクチャの作り方
ヒカラボ
大規模な名刺管理サービスを支える、スケーラブルなメッセージング基盤の作り方
ヒカラボ
「Oracleに任せる」か、慎重を期すか データベースのパフォーマンス問題へのアプローチ
Oracle Database Connect
次に来る動画コーデックはHEVCか、AV1か? AbemaTVエンジニアが予測する、動画配信サービスの未来
Battle Conference U30
現場でパフォーマンス問題が発生 トップクラスのオラクルエンジニアはどう対処するか
Oracle Database Connect
「女性エンジニア少ない問題」を解決するために、機械学習で男性エンジニアを女性に変換する
Battle Conference U30
機械学習を取り入れた組織・サービスにおいて発生しがちな問題と、その解決方法
MANABIYA -teratail Developer Days-
機械学習エンジニアの役割はどう変わる? 機械学習時代のシステムプログラミング - Part2
MANABIYA -teratail Developer Days-
機械学習を用いた分析における“副作用”を回避する方法 機械学習時代のシステムプログラミング - Part1
MANABIYA -teratail Developer Days-
データベース性能の問題を自動で検知・分析 オラクルが目指すAutonomousの未来
Oracle Database Connect
Autonomousを支える、自律型データベース「Oracle Database 18c」の進化
Oracle Database Connect
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