機械学習とNode.jsを使用してInstagramユーザの性別を知る | POSTD
この記事の目的は、機械学習ソリューションを大規模に展開するための実用的なガイドを提供することです。全てのものが正しいと立証されたわけでもありませんし、また最適であるとも限りません。私たちが実際に展開した際には、いくつかのトレードオフもありました。アカデミックな環境であれば必要とされるであろうあらゆる論拠の積み上げを必ずしも行うことなく、随時簡便な方法で済ませたところもあり、それについてはおわびします。そのような箇所は投稿を通じて明確に示しながらも、この記事が皆さんの役に立つことを願っています。 少し背景から説明します。TOTEMS AnalyticsはInstagramの（ハッシュタグと関連のあるオーディエンスやコミュニティの）解析を行います。この1年で、Instagramのオーディエンスに関する統計情報への需要はかつてないほどクライアントから寄せられています。そこで私たちは6カ月前、プラ
フォトブック作成がとにかく面倒臭いのでサービスをつくった - uzullaがブログ
フォトブック作成がとにかく面倒臭いのでサービスをつくりました。 http://tailf.cfe.jp/ どういうことか 私は写真が結構好きで、それなりの写真が日々生成されます。 全力クオリティ高い写真をバンバン作ってるわけではなく、まあライフログっぽい感じですね。 つまりInstagramとかFacebookとかでシェアってたのしいねーって感じなんですけど、最近フォトブックサービスって流行ってるじゃないですか。そういう写真をフォトブックにすると結構楽しい。 で、まあちょいちょいとつくったりする事もあるんですけど、あれって面倒臭いんですよね。 ちょっと前に某社からタダ（に近い）フォトブックサービスが出ておどろきましたが、なんとタダですらやらなかった、俺の面倒くさがりがヤバイ。 自分の面倒くさがりさを治すのはあきらめて、TAILFというサービスを作りました。 で、TAILFとはどういうものか
「バックエンドの経験はなかった」Instagram創業者は、どうやってシステムをスケールさせてきたか
昨日のPinterestの記事「Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用」に続いて、やはり写真を中心としたサービスで急成長してきたInstagramのスケーラビリティについて、まとめてみました。 InstagramもPinterestと同様に、基本はAmazonクラウド上でPythonとフレームワークのDjangoを使ったシステムを構築しています。興味深いのは、創業者の二人ともバックエンドの経験がないなかで試行錯誤をしてシステムをスケールさせてきた点です。 Instagramは先月、Facebookに買収されると発表されています。この先、Instagramのシステムはどう変わっていくのでしょうか。 Instagramのシステム構成 約半年前、昨年12月にInstagramのブログに投稿された記事「What Powers In
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Instagramの写真をAndroidのホームスクリーンに埋め込んでくれる『blinxbox』 | 100SHIKI
