「Google X Labs」、コンピュータによる人間の脳シミュレーションで大きな成果
秘密主義の「Google X Labs」で働くGoogleの科学者らは、コンピュータを使って人間の脳をシミュレートすることに関して、大幅な進歩を遂げた。 自動運転車や拡張現実メガネの発明で最もよく知られる同研究所は、1万6000個のコンピュータプロセッサを接続して機械学習用のニューラルネットワークを作り出し、インターネットを徘徊させた。その過程で、同ネットワークは猫を認識する能力を自ら身につけた。 インターネット上で猫を見つける行為はそれほど困難なものに思えないが、The New York Times（NYT）の記事によると、同ネットワークの性能は研究者らの予想を上回るものであり、2万個のアイテムリストから物体を識別するときの精度が2倍に向上したという。 猫を見つけるために、同チームは100億件以上のYouTube動画から無作為に選択したサムネイル画像を同ネットワークに与えた。その結果は、
機械学習/MacでMahoutを使う - とうごろうぃき
2011-02-19 (土) 15:28:21 (4975d) | Topic path: Top / 機械学習 / MacでMahoutを使う はじめに † Apache Mahoutは，分散環境Hadoopの上で動くスケーラブルな機械学習ライブラリーです． ただし，「Hadoop上でMapReduceを使った機械学習をやりたい」という強い意思がないと，サンプルを動かして終わりになります． 「別にMapReduceでなくてもいい」という人は，別のツールを使ったほうがいいでしょう． この記事の内容は，Mac OS X 10.6.6, Hadoop 0.20.2, Maven 3.0.2, Mahout 0.40で確認しました． ↑ 必要なもの † Java SE 1.6 Mac OS X 10.6.6には標準でJava SE (JDK) 1.6が入っていると思います． ユーティリティーにあ
Mahout 導入手順 - hamadakoichi blog
データマイニングで Mahoutも使い始めてみた。 Mahoutは、Hadoop上で動くデータマイニング・機械学習の各種アルゴリズムが実装されているライブラリ。 導入手順を以下に記載します。 第５回データマイニング+WEB勉強会＠東京で id:gogokarubi さんの手順紹介と第3回 パターン認識と機械学習(PRML)復習レーンでのアドバイスを含む、日頃からの karubiさんのアドバイスに感謝。 Mahout Download Mirror Apache Download Mirrors Version選択 http://ftp.riken.jp/net/apache/lucene/mahout/ 03を選択 JAR, Sourceのダウンロード JARもソースもダウンロードできる mahout-0.3.zip mahout-0.3-src.zip JARを入れる ダウンロードした
分散並列環境における機械学習 - Preferred Networks Research & Development
もうすぐ春ですね。花粉さえ飛ばなければ最高なのに。岡野原です。 先日、Hadoop Conference Japan 2011で、”MapReduceによる大規模データを利用した機械学習”というタイトルで発表しました。 発表内容は三部構成になっています。 最初に、機械学習の基本と、それがMapReduceとどのような関係にあるかを紹介しました。その中でHadoop上で動く機械学習ライブラリMahoutの簡単な紹介をしました。 次に、機械学習の最前線ではどのような問題が解かれているかを紹介し、グラフィカルモデルの例、一般の最適化（教師付き学習におけるパラメータ学習）の分散並列化についての話題をしました。 最後に、MapReduceの補完として使えるようなシステムの例としてdremelを紹介しました。このシステムはMapReduceがバッチ型処理で、全データが処理対象の場合が得意なのに対し、一
Mahout JP - #MahoutJP
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Apache Mahout - Overview
For Creating Scalable Performant Machine Learning Applications Download Mahout Apache Mahout(TM) is a distributed linear algebra framework and mathematically expressive Scala DSL designed to let mathematicians, statisticians, and data scientists quickly implement their own algorithms. Apache Spark is the recommended out-of-the-box distributed back-end, or can be extended to other distributed backe
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