コンピュータに対し、データを元に役立つ規則などを発見させる(すなわち学習する)こと。およびその方法。
ニューラルネットワークから歴史は始まり近年は確率統計の観点から研究されることが多い。
統計の観点から見た場合、与えられたデータに対してモデルを当てはめているだけである。
モデルが複雑である点で従来の統計学と異なっている。
以下、有名な確率モデル
なぜマイクロサービスアーキテクチャなのか? 再利用か分離か 再利用のメリットとデメリット 分離のメリット 強制的に分離する手段 マイクロサービスアーキテクチャの概要 マイクロサービスアーキテクチャの構成要素 マイクロサービスアーキテクチャのサイドカーパターン マイクロサービスアーキテクチャのフロントエンドの実装 マイクロサービスアーキテクチャの連携方式 サービス間のオーケストレーション 各サービスの粒度について データの分離 ほかのアーキテクチャとの違い 分散されたデータへの対応方法 マイクロサービスのデータ分離のメリット 備考 なぜマイクロサービスアーキテクチャなのか? 再利用か分離か まず…