Recorded Video: https://youtu.be/EJuKeX7k2rY Ruby is Nice so We are Nice https://speakerdeck.com/kakutani/ruby-is-nice-so-we-are-nice https://youtu…
Recorded Video: https://youtu.be/EJuKeX7k2rY Ruby is Nice so We are Nice https://speakerdeck.com/kakutani/ruby-is-nice-so-we-are-nice https://youtu…
下記の試行をしました: t-SNE、UMAPを試行。 MNIST 28x28手書き数字、学習用画像、60000枚を使用。 それぞれ分けられた分布の中にある数字の形の傾向を調べる。 結果: 6万枚の画像を処理すると、t-SNEは1時間40分もかかる結果となる。 t-SNE、おおむね良い分解の性能。グルーフ同士の距離が近め、分解があいまいな部分もある。 UMAPは、t-SNEと比較して、処理に1分もかからず(ローカルPC CPUのみ)、圧倒的に高速で処理される模様。 UMAPの方が、全体的にはグルーフ同士の距離が遠くなるが、近い部分はほとんどグループが接してしまう。グループの塊だけを見ていると、別グループへ分解するのは困難。 双方の手法、同じグループの中でも、さらに、同じような見た目の数字は同じ場所付近に分布し、傾向がさらに分解され、良好。 前回の試行は: 参照したもの: ライブラリをLoad
10/22(金) 追記 この記事で解説している内容について解説する勉強会を開催することとなりました。以下のconnpassよりお申し込みください。 pixiv.connpass.com 10/22(金) 追記 pixivのブックマークについて ブックマークDBの問題について 具体的な対策内容 論理削除廃止・index追加・ブックマークタグのテーブル分割 適応ハッシュインデックスの無効化 アプリケーションコードのリファクタリング・全発行クエリの列挙と見直し 大きな更新処理の非同期化 結果 あわせてよみたい pixivではサービスの成長に伴い、気に入った作品に対して付けることができるブックマークの総数が急速に増加しており、ユーザーの皆様に滞りなくサービスを提供し続けるためブックマークに関するデータベース(以後DB)の負荷対策が必要になりました。 2021年2月より対策を行うプロジェクトを発足し
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