皆さんこんにちは
@tereka114です。
皆さん、今年もアドベントカレンダーが盛り上がりましたね。皆さんはどのアドベントカレンダーが良かったでしょうか？
Acroquestは、今年も有志がQiitaの各種アドベントカレンダーに参加し、執筆していました。
本記事ではアドベントカレンダーの投稿記事の一覧と注目度の高かった記事を紹介します。
2019アドベントカレンダー
Elasticsearchのアドベントカレンダー投稿が多かったですね。
当社に在籍しているElastic Certified Engineerが全員執筆しています。
おすすめ3記事
GiNZA+Elasticsearchで係り受け検索の第一歩
検索といえば、キーワード検索や全文検索といった言葉が思い浮かぶ人が多いと思います。
しかし、症例検索の場合には、単語は含まれるが、検索としては絞りたいといったケースがあります。例えば、次の通りです。
「ずっと胃がキリキリと痛い。ただ、熱は無く平熱のままだ。」
「昨日からとても頭が痛い。おまけに胃がむかむかする。」
「胃が痛い」と検索したとき、通常の単語検索の場合だとどちらもヒットしますが、下の文章は意味としては異なる文章のためゴミになります。
この課題に対し、自然言語処理ライブラリGiNZAを利用して係り受けの情報を考慮した検索に挑戦しました。
私自身、検索だと、特に画像のベクトル検索の経験があります。
係り受けの情報を利用するのは自然言語ならではの取り組みで、アイデアが面白いと感じました。
Micrometerで取得したデータをKibanaで可視化してみました
Spring Bootのアプリケーションの監視に使われるMicrometerを使ってKibanaで可視化しました。
これまでは、KibanaにMicrometerのメトリクスを監視するダッシュボードがなく、Prometeus＆Grafanaが選ばれていました。
そのため、この記事では、ダッシュボードを作成し、可視化しました。
更にElastic Stackの一つであるElastic APMとも組み合わせたデモを作っています。
これにより、Spring Bootの状況をKibanaで一覧化できます。
そのため、性能のボトルネックとなる箇所やリクエストの処理情報が見えます。
当社のGithubに公開されているので、ぜひ使ってみてください。
1. Micrometer Kibana Dashboard
github.com
2. Micrometer & Elastic APM Demo
github.com
実務で使えるニューラルネットワークの最適化手法
私が記載した記事になります。ニューラルネットワークの最適化手法（Adamなど）は毎年のように発表されています。
それらの最適化手法はどの手法を選ぶべきかに加えて、ハイパーパラメータチューニングをどうすべきかを検討する必要があります。
今まできちんと検証する機会もなかったので、これを機に、CIFAR10で検証を行いました。
最後に
2019年も終わりが近づいてきています。
今年のブログを振り返ってみると、特にElasticsearchや機械学習の記事が多い感じがします。
来年も引き続き、皆さんに良い情報を提供していきたいと思っています！
では、また来年もよろしくお願いします。
Acroquest Technologyでは、キャリア採用を行っています。
- ディープラーニング等を使った自然言語／画像／音声／動画解析の研究開発
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