電子メールのスパム分類では、ある電子メールがスパムかそうでないかを判断することがタスクとなる。これは主に件名やメッセージに含まれるキーワードによって判断されますが、簡単にはいかない場合もあり、メールの追加部分を考慮する必要があります。この問題を解決する一つの方法は、スパムメールと非スパムメールの例を収集し、機械学習モデルを訓練することです。
フロントエンド・ダッシュボードの構築（第二回）：Vue、Node、GridDBでサーバーモニターを作る
多くのダッシュボードアプリは、ユーザーに対して時系列データを可視化する必要があります。このデータは、価格情報であったり、ウェブ解析であったり、その他想像できるものです。 このチュートリアルでは、Node.js サーバー用のサーバーメモリーモニターを作成します。これは、1秒ごとにシステム・メモリの読み取りを行い、データベースに保存します。
フロントエンド・ダッシュボードの構築（第一回）：MacOS上でNodeとDockerを使ってGridDBをセットアップする
このチュートリアルでは、DockerコンテナにGridDBを搭載したNodeアプリをセットアップします。 このチュートリアルが終わるころには、次のことができるようになります。 * Docker コンテナによる Node および GridDB アプリのセットアップ * GridDBに接続するExpressサーバーの作成
PythonとGridDBによる予知保全
すべての資産にはライフサイクルがあり、したがって頻繁なメンテナンスが必要です。しかし、あまり早く資源を使うのはもったいないし、遅すぎるのもリスクが高いので困ります。このように、「いつ」修理するかは重要な問題です。