BrainPad Advent Calendar 2019

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BrainPad 関係の人がざっくばらんにいろいろ書きます。
分析ぽい話でも開発っぽい話でも運用っぽい話でもなんでもOKです。

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Sun	Mon	Tue	Wed	Thu	Fri	Sat
1 ohtaman 深層学習で数理最適化問題を解く【前編】	2 nissy0409240 Stress Test with Locust written in Python	3 ieiringoo ダイナミックプライシングの基本のキ	4 kiou “Small Data“の価値とそれを活かせる”拡張分析(Augmented Analytics)“	5 woody-kawagoe Cloud Tasks+GAEで非同期タスク管理	6 dshintani404 three.jsでぺグソリティアをつくる	7 talesofyousan Tensorflow dataのチューニング実験
8 shu_O 音声認識におけるデータ拡張：SpecAugment	9	10 yn_octet 先月ですが社外登壇してきましたー	11 muddy DeepGestureを理解したかった話【前編】（AI on STM32 Gesture recognition)	12 yagizo まだまだ使える!! - micro:bitで子供達と遊ぶ以外の活用方法	13 porcos2107 チームビルディングの施策について	14 cocoa-maemae ETL(ELT)処理用フレームワークcliboaとは何か
15 yhiraki 社内ドキュメントを検索するBotを作った	16 ysdyt PythonとGoogle Cloud Speech API を使った音声の文字起こし手順	17 Hyperion13fleet YouTuberから学ぶデータサイエンスまとめ。海外チャンネル多め。	18 ushi_198 懸垂をすると掛け声が飛び交う装置を作った話	19 t-kosugi AI Platform(GCP)でGPU 100個同時に使いテンションあがった	20 ushi_198 Dev Muscle を支える技術	21 notrogue Airflowのwebserverと、読み込みに時間がかかるDAGの話
22 zakuro サーバーレスコンピューティングの形式化	23 hamiltonian 量子コンピュータにメイド喫茶をオススメしてもらった	24 _rio_ 【ポケモン剣盾】御三家分類を例に深層学習の判断根拠を可視化してみた	25 fujit33 M-1の漫才をデータで可視化すると、ミルクボーイ優勝の要因が見えてきた	26	27	28

12 / 1

深層学習で数理最適化問題を解く【前編】

12 / 2

Stress Test with Locust written in Python

12 / 3

ダイナミックプライシングの基本のキ

12 / 4

“Small Data“の価値とそれを活かせる”拡張分析(Augmented Analytics)“

12 / 5

Cloud Tasks+GAEで非同期タスク管理

12 / 6

three.jsでぺグソリティアをつくる

12 / 7

Tensorflow dataのチューニング実験

12 / 8

音声認識におけるデータ拡張：SpecAugment

12 / 10

先月ですが社外登壇してきましたー

12 / 11

DeepGestureを理解したかった話【前編】（AI on STM32 Gesture recognition)

12 / 12

まだまだ使える!! - micro:bitで子供達と遊ぶ以外の活用方法

12 / 13

チームビルディングの施策について

12 / 14

ETL(ELT)処理用フレームワークcliboaとは何か

12 / 15

社内ドキュメントを検索するBotを作った

12 / 16

PythonとGoogle Cloud Speech API を使った音声の文字起こし手順

12 / 17

Hyperion13fleet

YouTuberから学ぶデータサイエンスまとめ。海外チャンネル多め。

12 / 18

懸垂をすると掛け声が飛び交う装置を作った話

12 / 19

AI Platform(GCP)でGPU 100個同時に使いテンションあがった

12 / 20

Dev Muscle を支える技術

12 / 21

Airflowのwebserverと、読み込みに時間がかかるDAGの話

12 / 22

サーバーレスコンピューティングの形式化

12 / 23

量子コンピュータにメイド喫茶をオススメしてもらった

12 / 24

【ポケモン剣盾】御三家分類を例に深層学習の判断根拠を可視化してみた

12 / 25

M-1の漫才をデータで可視化すると、ミルクボーイ優勝の要因が見えてきた