Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
なめらかなシステムの実現に向けて/coherently-fittable-system
Search
monochromegane
July 28, 2020
Technology
700
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
なめらかなシステムの実現に向けて/coherently-fittable-system
GMO Developers Day 2020
https://www.gmo.jp/developersday/
monochromegane
July 28, 2020
More Decks by monochromegane
See All by monochromegane
Go言語とトイモデルで学ぶTransformerの気持ち / fukuokago23-transformer
monochromegane
0
230
適応的スパムフィルタのための軽量な類似メッセージカウンタ / jsai2026-adaptive-spam-filter
monochromegane
0
5.5k
ベクトル検索のフィルタを用いた機械学習モデルとの統合 / python-meetup-fukuoka-06-vector-attr
monochromegane
3
910
Claude Codeセッション現状確認 2026福岡 / fukuoka-aicoding-00-beacon
monochromegane
4
790
Go言語での実装を通して学ぶLLMファインチューニングの仕組み / fukuokago22-llm-peft
monochromegane
0
310
不確実性下における目的と手段の統合的探索に向けた連続腕バンディットの応用 / iot70_gp_rff_mab
monochromegane
2
560
なめらかなシステムと運用維持の終わらぬ未来 / dicomo2025_coherently_fittable_system
monochromegane
0
47k
ベクトル検索システムの気持ち
monochromegane
38
13k
Go言語での実装を通して学ぶ、高速なベクトル検索を支えるクラスタリング技術/fukuokago-kmeans
monochromegane
1
340
Other Decks in Technology
See All in Technology
ScotSecure West 2026 - Glasgow
raybugg
0
150
LLMに渡さなかった仕事
nanaism
0
1.3k
研究開発部の紹介 / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
5
25k
開発投資の期待値を上げるプロダクトロードマップづくり ~プロダクトエンジニアが越境して事業を伸ばす~
kekekenta
1
240
その Lambda、8分で 管理者権限まで奪われます
k1nakayama
7
3.5k
人間はどの意思決定を手放せるのか
kawasima
15
7.9k
今話題のAI「Jev」って何? 宇宙最速で学ぶ会
minorun365
PRO
30
18k
.NET WebAssemblyで実現するクライアントサイドAI推論:NuGetからViteまで、2つのエコシステムを繋ぐビルド戦略
yamachu
1
430
銀行勘定系システムにおける開発プロセス刷新×AIによる環境モダナイゼーション / Development Process Transformation and AI-Driven Environment Modernization
muit
1
2.6k
アプリをもっと"iOSアプリっぽく"する小さな工夫 / Small Touches That Make Your App Feel More Like an iOS App
matsuji
2
1k
AIエージェントの自己改善をどう設計するか / How to Design Self-Improvement for AI Agents
22mi
25
17k
`t*(42&t>>10)`だけで音楽が鳴る、Swiftで実装するBytebeat / iOSDC Japan 2026
yutailang0119
0
130
Featured
See All Featured
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
10k
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
109
250k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
306
120k
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
570
Designing Experiences People Love
moore
143
24k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2.1k
Why Your Marketing Sucks and What You Can Do About It - Sophie Logan
marketingsoph
0
410
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
330
Discover your Explorer Soul
emna__ayadi
2
1.3k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
11
1k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
360
31k
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
2
1.6k
Transcript
ࡾ༔հ / Pepabo R&D Institute, GMO Pepabo, Inc. 2020.07.28 GMO
Developers Day ͳΊΒ͔ͳγεςϜͷ ࣮ݱʹ͚ͯ
1SJODJQBMFOHJOFFS :VTVLF.*:",&!NPOPDISPNFHBOF 1FQBCP3%*OTUJUVUF (.01FQBCP *OD IUUQTCMPHNPOPDISPNFHBOFDPN
1. ͡Ίʹ 2. ͳΊΒ͔ͳγεςϜ 3. ͳΊΒ͔ͳγεςϜͷ࣮ݱʹ͚ͯ 4. ·ͱΊ 3 ࣍
1. ͡Ίʹ
5 ϖύϘݚڀॴ(ུশʮϖύݚʯ)ɺࣄۀΛࠩผԽ Ͱ͖Δٕज़Λ࡞Γग़ͨ͢ΊʹʮͳΊΒ͔ͳγες Ϝʯͱ͍͏ίϯηϓτͷԼͰݚڀ։ൃʹऔΓΉ ৫Ͱ͢ɻ ❝ ϖύϘݚڀॴʹ͍ͭͯ http://rand.pepabo.com/
6 ΞΧσϛοΫͳਫ४ʹ͓͚Δ৽نੑɾ༗ޮੑɾ৴ པੑΛٻ͢ΔݚڀΛߦ͏ͱͱʹɺݚڀ։ൃ͠ ٕͨज़Λ࣮ࡍͷγεςϜͱ࣮ͯ͠ɾఏڙ͢Δ͜ ͱΛ௨ͯ͠ɺࣄۀͷʹߩݙ͠·͢ɻ ❝ ϖύϘݚڀॴʹ͍ͭͯ http://rand.pepabo.com/
7 ϖύݚͱαʔϏεͷؔ ࣄۀΛࠩผԽ͢ΔͨΊʹɺݚڀॴͱαʔϏεͷ࿈ܞ͕ॏཁ ݚڀ ։ൃ ӡ༻ αʔϏεͷ՝ͷڞ༗ ݚڀʹΑΔ՝ղܾ ݚڀՌಋೖ࣌ͷ αʔϏεͱͷ࿈ܞ
ݚڀ։ൃ݁ՌΛଈ࣌αʔϏεʹಋೖ͢ΔΈͱɺಋೖޙͷϑΟʔυόοΫʹΑΔαΠΫϧͷߴ ԽʹΑͬͯɺݚڀ։ൃͷߴԽͱࣄۀͷࠩผԽʹͭͳ͛Δ ࣄۀ෦
2. ͳΊΒ͔ͳγεςϜ
9 ϖύϘݚڀॴ(ུশʮϖύݚʯ)ɺࣄۀΛࠩผԽ Ͱ͖Δٕज़Λ࡞Γग़ͨ͢ΊʹʮͳΊΒ͔ͳγες Ϝʯͱ͍͏ίϯηϓτͷԼͰݚڀ։ൃʹऔΓΉ ৫Ͱ͢ɻ ❝ ϖύϘݚڀॴʹ͍ͭͯ http://rand.pepabo.com/
• զʑ͕ৗͰ৮ΕΔγεςϜɺར༻ӡ༻ʹ͓͚Δ༷ʑͳোนʢΰπΰπʣ ʹຬͪ͋;Ε͍ͯΔɻ • → ྫʣར༻ऀͷ໌ࣔతͳࢦࣔɺӡ༻ऀͷஅߋ৽ͷհࡏ 10 എܠ • ͜ΕΒͷোนΛऔΓআ͖ɺར༻ӡ༻ͷշద͞ͷ্ʹͭͳ͛ΔͨΊʹɺར༻
ऀͷίϯςΩετʹج͖ͮ࠷దʹৼΔ͏ʮͳΊΒ͔ͳγεςϜʯΛ࣮ݱ͢ Δɻ
• ʮͳΊΒ͔ͳγεςϜʯͱɺใγεςϜͷ͜ͱΛ͍͏ͷΈͳΒͣɺޓ͍ʹ ӨڹΛٴ΅͠߹͏ܧଓతͳؔʹ͋Δར༻ऀʢϢʔβʔ͓Αͼ։ൃӡ༻ऀʣͱ ใγεςϜͱ͔ΒͳΔ૯ମͱͯ͠ͷγεςϜ 11 ͳΊΒ͔ͳγεςϜ <>܀ྛ݈ଠ ࡾ༔հ দຊ྄հ ͳΊΒ͔ͳγεςϜΛࢦͯ͠
ϚϧνϝσΟΞɺࢄɺڠௐͱϞόΠϧʢ%*$0.0ʣγϯϙδϜ # +VM < ><> < >υϛχΫɾνΣϯ(SBQIJDTGPS'VOEBNFOUBM*OGPSNBUJDTΛվมͯ͠࡞
1. ར༻ऀͱใγεςϜͱ͕ܧଓతͳؔΛऔΓ࣋ͭաఔʹ͓͍ͯɺར༻ऀͦ ΕͧΕʹݻ༗ͷίϯςΩετΛݟग़ͨ͠Γɺ৽ͨͳίϯςΩετΛग़ͨ͠ ΓͰ͖Δ͜ͱ 2. ཁ݅1.Λɺར༻ऀʹΑΔ໌ࣔతͳૢ࡞Λ՝͢͜ͱͳ࣮͘ݱͰ͖Δ͜ͱ 3. ཁ݅1.͓Αͼ2.ʹΑͬͯಘΒΕͨίϯςΩετʹج͖ͮɺใγεςϜ͕ར ༻ऀʹରͯ͠࠷దͳαʔϏεΛࣗಈతʹఏڙͰ͖Δ͜ͱ 12
ͳΊΒ͔ͳγεςϜͷཁ݅ • ࣗಈ͔ͭܧଓతʹར༻ऀͷঢ়گΛѲ͠ɺదԠతʹৼΔ͏ใγεςϜ
• ͳΊΒ͔ͳγεςϜΛ࣮ݱ͢ΔͨΊɺ༷ʑͳαʔϏεɺϨΠϠʹ͓͍ͯҎԼͷ ςʔϚͷͱɺݚڀ։ൃΛਐΊ͍ͯΔ[*] • FastContainer: ԠతͰঢ়ଶมԽͷૉૣ͍γεςϜج൫ٕज़ • ΦʔτεέʔϦϯά: ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕ੍ޚܥ •
ͳΊΒ͔ͳϚονϯά: จ຺ʹԠͨ͡ਪનख๏ͷ࠷దԽ • ߦಈݕ: ଟ໘తͳಛྔʹجͮ͘ਫ਼៛ͳߦಈੳ • ͳΊΒ͔ͳηΩϡϦςΟ: ಁաతͳηΩϡϦςΟ্Λ࣮ݱ͢Δ։ൃख๏ 13 ͳΊΒ͔ͳγεςϜʹ͚ͯ < >ϖύϘݚڀॴݚڀ։ൃՌIUUQTSBOEQFQBCPDPNBSDIJWF
3. ͳΊΒ͔ͳγεςϜͷ࣮ݱʹ͚ͯ
ݚڀίϯηϓτ - ใγεςϜͷࣗదԠ -
• ଟ༷͔ͭܧଓతʹมԽ͢ΔڥͷதͰɺใγεςϜ͕ܧଓతʹػೳ͢Δʹ ɺͦͷߏϩδοΫΛߋ৽͠มԽʹै͢Δඞཁ͕͋Δ • → ྫʣใγεςϜͷෛՙঢ়گɺར༻ऀͷߦಈͷมԽ • ͜Ε·Ͱɺ͜ͷैɺӡ༻ҡ࣋ۀͱͯ͠ӡ༻ऀ͕୲͖ͬͯͨ 16 ใγεςϜͱڥมԽ
• ଟ༷͔ͭܧଓతʹมԽ͢ΔڥͷதͰɺใγεςϜ͕ܧଓతʹػೳ͢Δʹ ɺͦͷߏϩδοΫΛߋ৽͠มԽʹै͢Δඞཁ͕͋Δ • → ྫʣใγεςϜͷෛՙঢ়گɺར༻ऀͷߦಈͷมԽ • ͜Ε·Ͱɺ͜ͷैɺӡ༻ҡ࣋ۀͱͯ͠ӡ༻ऀ͕୲͖ͬͯͨ 17 ใγεςϜͱڥมԽ
• ਓखʹΑΔڥͷมԽݕใγεςϜͷߋ৽ɺैͷ࣌ؒࠩΛ͏ • ݁Ռͱͯ͠ɺ҆ఆੑར༻ऀͷຬͷԼɺӡ༻ऀͷෛ୲ͷ૿ՃΛট͘
• ैདྷͷӡ༻ҡ࣋ͷऔΓΈͰɺใγεςϜΛڥͷมԽʹରԠͤ͞Δͨ ΊɺਓʹΑΔܦݧଇஅͱ෦తͳࣗಈԽʹཹ·͍ͬͯΔ • → ྫʣܦݧଇʹΑΔᮢઃఆɺԽͨ͠ར༻ऀͷߦಈୡʹΑΔஅ 18 ڥมԽʹࣗΒదԠ͢ΔใγεςϜʹ͚ͯ • ਓʹΑΔஅߋ৽ͷఔΛࣗಈԽ͠ɺใγεςϜࣗମ͕ڥมԽΛଊ͑ม
Խʹै͢ΔదԠతͳΈͷݚڀ • ͳΒͼʹ࣮ӡ༻ͷద༻ ݚڀίϯηϓτ
ΦʔτεέʔϦϯάख๏
• ใγεςϜͷӡ༻ʹ͓͍ͯɺॲཧੑೳΛอͪͭͭඞཁ࠷খݶͷαʔόΛ༻͍ Δ͜ͱͰӡ༻ίετΛ੍ޚ͢Δ͜ͱॏཁ • มಈ͢Δαʔόधཁʹै͢ΔͨΊΦʔτεέʔϦϯάػೳΛಋೖ 20 എܠ • ॲཧੑೳΛอͭඞཁ࠷খݶͷαʔόܦݧͱಓͳνϡʔχϯάͰݸผʹ ٻΊΔ͕ɺใγεςϜͷมߋཧରͷ૿Ճʹै͍ࠔʹͳΔ
• ·ͨɺͷࢉग़ʹΦʔτεέʔϦϯάͷ࣮ߦ࣌ͷ࣌ؒࠩͷߟྀඞཁ ӡ༻্ͷ՝
• ܧଓతʹมߋ͞Ε͏ΔෳͷใγεςϜʹରͯ͠ɺΕߟྀͨ͠Φʔτε έʔϦϯάͷ࠷దͳ݅Λܧଓͯ͠ٻΊΔ͜ͱ͕ӡ༻ͷෛ୲ • ใγεςϜΛߏ͢ΔαʔόͷॲཧੑೳΛࣗಈͰѲ͠ɺใγεςϜͷॲ ཧੑೳΛอͭඞཁ࠷খݶ͔ͭΕΛߟྀͨ͠αʔόΛࢉग़͍ͨ͠ • αʔόͷॲཧੑೳΛ࣮ߦ࣌ʹࣗಈ͔ͭܧଓతʹਪఆ͠ɺΦʔτεέʔϦϯάͷ Εߟྀͨ͠࠷దͳαʔόΛࢉग़͢Δ੍ޚܥ 21
ݚڀͷతͱఏҊͷࠎࢠ
• ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ[2] 22 ఏҊख๏ (Kaburaya AutoScaler) <>ࡾ༔հ ܀ྛ݈ଠ ,BCVSBZB"VUP4DBMFSଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ Πϯλʔωο
τͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜจू QQ /PW
• ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ • M: αʔόॲཧੑೳΛɺ୯Ґ࣌ؒ͋ͨΓͷॲཧͷ্ݶ͔ΒٻΊΔ • D: ༧ΊఆΊͨΕظؒʹର͠ɺݱࡏͷཁٻॲཧͱαʔόॲཧੑೳ͔Βෆ ͢Δͱߟ͑ΒΕΔະॲཧཁٻΛٻΊΔ •
F: ݱࡏͷॲཧཁٻʹະॲཧཁٻΛՃ͑ɺαʔόॲཧੑೳ͔Βඞཁͳ αʔόΛࢉग़ 23 ఏҊख๏ (Kaburaya AutoScaler)
24 ఏҊख๏ͷධՁʢγϛϡϨʔγϣϯʣ αʔόੑೳʢॲཧ্ݶʣͷਪఆධՁ ෛՙ࣌Ұ࣌తʹαʔό͋ͨΓͷෛՙ͕ߴ·Δෛ ՙ૿Ճ࣌Ͱ҆ఆͯ͠ਪఆʢ࣮ઢʣɻ αʔόͷैੑධՁ ੨ઢͷཧαʔόʹैɻΕΛߟྀ͠ɺఆ͞ ΕΔະॲཧͷཁٻΛॲཧՄೳͳαʔόΛೖɻ ະॲཧཁٻͷղফ݁ՌͷධՁ ΕʹΑΓੵ࣮ͨ͠ઢͷະॲཧཁٻΛଈ࣌ղফɻ
ഁઢΕରࡦΛ͠ͳ͍߹ͷਪҠɻ
ਪનγεςϜ
26 എܠ • ใγεςϜʹ͓͚ΔใաଟΛղܾ͢ΔɺਪનγεςϜͷಋೖ • → ͳΜΒ͔ͷํࡦʢ= ਪનख๏ʣʹج͖ͮଟͷબࢶ͔Βར༻ऀ͕ڵຯ Λ࣋ͭͷΛఏҊ͢ΔγεςϜ •
ӡ༻ऀʹͱͬͯɺޮՌతͳʮਪનख๏ʯͷબ͕ॏཁ • ޮՌతͳਪનख๏ঢ়گʹΑͬͯҟͳΔ • ͔͠͠ͳ͕Βɺ࣮ڥͰͷܧଓతͳਪનख๏ͷධՁʹػձଛࣦ͕͏ ӡ༻্ͷ՝
• ਪનख๏ͷ༏ྼଟ͘ͷཁҼ͔ΒͳΔঢ়گʢ=จ຺ʣʹΑͬͯࠨӈ͞ΕΔ • ޮՌతͳਪનख๏Λػձଛࣦ͕ͳ͍Α͏ʹจ຺ʹԠ͍͚͍ͯͨ͡ • ࣄલʹఆΊͨจ຺͝ͱʹਪનख๏ͷબΛࣗಈ͔ͭܧଓతʹ࠷దԽ͢Δ ϝλਪનγεςϜ • → ࠷ળͳਪનख๏ͷબΛଟόϯσΟοτͱΈͳͯ͠ղ͘
27 ݚڀͷతͱఏҊͷࠎࢠ
• ʮʯͱݺΕΔෳͷީิ͔ΒಘΒΕΔใुΛ࠷େԽ͢Δ • ϓϨΠϠʔҰͷࢼߦͰ1ͭͷΛબ͠ɺใुΛಘΔ • ͦΕͧΕͷ͋Δใुʹै͍ใुΛੜ • ͨͩ͠ɺϓϨΠϠʔ͜ͷใुΛࢼߦͷ݁Ռ͔Βਪଌ͢Δඞཁ͕͋Δ 28 ଟόϯσΟοτ
• ϓϨΠϠʔ͋Δ࣌ͷͷධՁʹج͖ͮʮ׆༻ʯͱʮ୳ࡧʯΛฒߦͯ͠ߦ͏ • ͜ͷτϨʔυΦϑΛղফ͢ΔͨΊʹ༷ʑͳղ๏͕ఏҊ͞Ε͍ͯΔ
ଟόϯσΟοτͱͷใुͷ֬ 29 Arm0 Arm1 Arm2 User(s) System ਪఆͨ֬͠ ਅͷ֬ Recommend
Click
• จ຺͝ͱʹਪનख๏ͷબΛࣗಈ͔ͭܧଓతʹ࠷దԽ͢ΔϝλਪનγεςϜ[3] • จ຺͝ͱͷ࠷ળͳબΛɺઢܗͳଟόϯσΟοτͷղ๏Ͱ͋Δ Linear Thompson SamplingΛ༻͍ͯղ͘ • จ຺ͱͯ͠ɺᶃใγεςϜͷ࣌ؒͷܦաɺᶄਪનରͷಛੑͷࠩҟΛ ѻ͏
• จ຺͝ͱʹબͨ͠ਪનख๏ͱ͜Εʹର͢Δར༻ऀͷԠΛه͠ɺબ ͷվળʹ༻͍Δ 30 ఏҊγεςϜ (Synapse) <>ࡾ༔հ ็߃ݑ 4ZOBQTFจ຺ʹԠͯ͡ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ ిࢠใ௨৴ֶձจࢽ% 7PM+% /P QQ /PW UPBQQFBS
31 ఏҊγεςϜ (Synapse)
• ࣮αʔϏεͷӡ༻σʔλΛ༻͍ͨγϛϡϨʔγϣϯʹ͓͍ͯɺจ຺Λߟྀ͠ͳ ͍ͷͱൺֱͯ͠ɺྦྷੵΫϦοΫ͕2%্͢Δ͜ͱΛ֬ೝ[3] • ֘γεςϜ࣮αʔϏεͰՔಇɾܧଓతʹධՁத • ࠓޙɺऔΓѻ͑Δจ຺ɺਪનख๏Λ͍͛ͯ͘[4][5] • ߹ΘͤͯɺڥมԽͷैੑΛ্͍ͤͯ͘͞[6] 32
ఏҊγεςϜͷධՁ <>ࡒେՆɼࡾ༔հɼ&$αΠτʹ͓͚ΔӾཡཤྺΛ༻͍ͨߪങʹܨ͕ΔߦಈͷมԽݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼ WPM*05ɼQQrɼ <>ଜ໋ɼࡾ༔հɼϋϯυϝΠυ࡞Λରͱͨ͠&$αΠτʹ͓͚Δ୯ޠͷग़ݱසΛ༻͍ͨك᧵ͷݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔ ωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ <>ࡾ༔հɼ܀ྛ݈ଠɼඇఆৗͳଟόϯσΟοτʹ͓͚ΔมԽݕग़ΞϓϩʔνͷઢܗϞσϧͷ֦ுɼݚڀใࠂΠϯλʔωο τͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ+VMZ
4. ·ͱΊ
• ར༻ऀͷίϯςΩετʹج͖ͮ࠷దʹৼΔ͏ʮͳΊΒ͔ͳγεςϜʯΛհ ͨ͠ • ͜ͷ࣮ݱʹ͚ͨݚڀࣄྫͱͯ͠ɺଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨ͠Φʔτεέʔ Ϧϯά੍ޚܥΛհͨ͠ • ݚڀͳΒͼʹαʔϏεͷಋೖࣄྫͱͯ͠ɺจ຺ʹԠͨ͡ਪનख๏ͷ࠷దԽΛ ߦ͏ਪનγεςϜΛհͨ͠ •
ࠓޙɺ͜ΕΒΛؚΊͨݚڀ։ൃͷҰͷൃలΛ௨ͯ͠ʮͳΊΒ͔ͳγες ϜʯΛ࣮ݱ͍ͯ͘͠ 34 ·ͱΊ
ݚڀһɺੵۃతʹืूதʂ https://rand.pepabo.com/
ิࢿྉ
• ͝ͱʹෳͷจ຺͕͋Γɺจ຺ʹԠͯ͡ใु͕ܾ·ΔଟόϯσΟοτ ͷઃఆ • ຊݚڀใࠂͰɺจ຺ɺෳͷཁҼͷύϥϝʔλͷΈ߹ΘͤͰදݱ͞ Εͨঢ়ଶͷ͜ͱΛࢦ͢ • → ཁҼύϥϝʔλͷ͕{0,1}ͷ߹ɺจ຺ཁҼ ʹରͯ͠
ύλʔϯ d 2d 37 ઢܗͳଟόϯσΟοτ • ઢܗͳଟόϯσΟοτͷղ๏Ͱɺจ຺ͷ֬Ͱͳ͘ɺཁҼ͝ͱ ͷʢઢܗύϥϝʔλʣΛਪఆ͢Δ͜ͱͰ֤จ຺ʹ͓͚ΔใुΛ༧͢Δ
ઢܗͳଟόϯσΟοτ 38 Arm0 Arm1 Arm2 User(s) System ਪఆͨ֬͠ ਅͷ֬ Recommend
Click Context = 0 Context = 0
ઢܗͳଟόϯσΟοτ 39 Arm0 Arm1 Arm2 User(s) System ਪఆͨ֬͠ ਅͷ֬ Recommend
Click Context = 1 Context = 1