20230504

日誌

いつもprivateなScrapboxに記載していたが、ここに書いてみる実験。内容/感想について合わせて書くかは任意。

  • ✅ codewars 1問
  • ✅ Ruby or Rails6 実践ガイド
    • 12-1️　継承元への `before_action`の定義
  • ✅ SQL実践入門
    • 5.1 ループ依存症
    • 5.2 ぐるぐる系の恐怖　
  • ✅ AWS認定ソリューションアーキテクト - アソシエイト問題集
    • 3.4 「コスト最適化アーキテクチャの設計」分野で問われるシナリオ
      • ストレージ、コンピューティング/データベース、ネットワークの観点における、コスト効率に優れたアーキテクチャを設計するため、知っておくべきサービスとその特徴について 
      • Auto Scalingでは、以下の3つのスケーリングポリシーから選択できる
        • 手動スケーリング
        • スケジューリングに基づくスケーリング
        • 動的スケーリング
          • 簡易スケーリング
          • ステップスケーリング
          • ターゲット追跡スケーリング
  • ✅ Microsoft Azure AI Fundamentals: 機械学習用のビジュアル ツールについて調べる
    • Azure Machine Learning で自動機械学習を使用する
      • Azure portalに久々にログインした
      • Azure Machine Learing、モデルのトレーニングだけでなく、データの準備、予測サービスのデプロイ（の一部のタスク）もやってくれる
      • 機械学習の定義：1つ以上の特徴量xに対して、予測yを計算するための計算fのこと
        • これはいいね、機械学習という言葉、ふわっとしていたもの
      • トレーニングするにも、データの事前処理が必要
      • 教師あり学習：回帰・分類
      • 教師なし学習：クラスタリング
      • Azure Machine Learing コンピューティングという、トレーニングのためのコンピューティングが必要（当然） 
  • ✅ LangChain
  • ✅ ブログ
    • 2記事、手を入れた
  • ✅ 徹底攻略データベーススペシャリスト教科書
    • 1-3 データ分析とデータベース
      • 1-3-1 データウェアハウスとデータマインニング 
        • 前提：データ分析するためには、通常のシステムが使用するDBとは別のDBが必要
        • DBを利用するシステムを2つに分ける
          • 基幹システム
            • OLTP：OnLine Transaction Processing
            • 行指向
          • 分析システム
            • OLAP：OnLine Analytical Processing
            • 列指向
            • 生成
            • 収集
              • データレイク
            • 蓄積
              • データウェアハウス
            • 活用
              • データマインニング
      • 1-3-2 AIで活用するためのデータベース
        • 3V：Volume, Variety, Velocity
    • 1-4 問題演習
      • 3問とも正解
  • ✅ Elixir
    • 動作確認と、中身のコードを少し読んだ