Google、ビッグデータ分析サービス「BigQuery」を一般公開
米Googleは11月14日（現地時間）、同社のクラウド上でいわゆる「ビッグデータ」を分析する企業向けサービス「Google BigQuery Service」のプレビュー版を公開したと発表した。正式版は有料になる見込みだが、現在は無料で利用できる。 BigQueryは、同社が2010年の開発者向けカンファレンス「Google I/O」で発表したクラウド分析サービス。これまでは一部の企業を対象にクローズドなプレビュー版を提供していた。 ユーザーはGoogleのクラウドストレージサービス「Google Cloud Storage」に分析したいデータをアップロードし、Webブラウザ経由で分析できる。同社は10月にクラウドデータベース「Google Cloud SQL」を公開しているが、BigQueryはデータベースではなく、大容量のCSVデータの分析に向いているという。同サービスでは、テラバイ
米スタンフォード大学が「機械学習」「データベース」「人工知能」の無料オンライン授業を今秋から開始 − Publickey
米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」（機械学習）、「Introduction to Databases」（データベース入門）、「Introduction to Artificial Intelligence」（人工知能入門）の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a
DSIRNLP#1 ランキング学習ことはじめ
2. 自己紹介 • 数原 良彦 (すはら よしひこ) – @sleepy_yoshi – http://d.hatena.ne.jp/sleepy_yoshi/ • 情報検索の研究開発ぽい仕事など – 情報検索とか機械学習とか • 特にランキング学習 • 三浦半島在住 – マグロを食べる頻度が減った – 三浦半島で地震に怯える日々 2 4. 本発表のねらい • ねらい – ランキング学習の認知度を高める – ランキング学習をざっくり伝える – なにか实装できるようになっていただく • 理論的妥当性の説明はほとんど無し • アルゴリズムを可能な限り紹介 • おねがい? – 質問は適宜お気軽にどうぞ – 手法をたくさん紹介するのはイメージづけのため • 完全に理解する必要ありません • イメージがつけば後で詳細を追える(ハズ) 4
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
The document discusses graph databases and their properties. Graph databases are structured to store graph-based data by using nodes and edges to represent entities and their relationships. They are well-suited for applications with complex relationships between entities that can be modeled as graphs, such as social networks. Key graph database technologies mentioned include Neo4j, OrientDB, and T
第12回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 12th)－機械学習MapReduce・大規模R解析 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2011/06/19 "第12回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−機械学習MapReduce・大規模R解析 祭り−"を開催しました。 第12回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 12th)−機械学習MapReduce・大規模R解析 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(10分) 講師 ： id:hamadakoichi
Rubyで『集合知プログラミング』(1) - Code Court
『集合知プログラミング』を読了しました。大変勉強になりました。 Pythonによる書籍内サンプルコードをRubyで書いてみたいと思います。 書籍掲載のサンプルコードはこちらの"Examples"からダウンロードできます。 第2章「推薦を行う」 "recommendations.rb"を実装してみます。 まずディクショナリ。 critics = { 'Lisa Rose'=>{ 'Lady in the Water'=>2.5, 'Snakes on a Plane'=>3.5, 'Just My Luck'=>3.0, 'Superman Returns'=>3.5, 'You, Me and Dupree'=>2.5, 'The Night Listener'=>3.0 }, 'Gene Seymour'=>{ 'Lady in the Water'=>3.0, 'Snakes on a
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