機械学習、どこから手を付ける？ ～初期コストゼロで試せるBigInsightsで、Hadoop＆Sparkのエコシステムをフル活用～ - はてなニュース
「大規模データ分析や機械学習を始めてみたい」と考えているチームは多いはずだ。情報システムや業務の現場が生み出すビッグデータを最新手法で分析することで、データに潜んでいた価値を発掘でき、それを新たなビジネス価値に結び付けられるとの期待が高まっているからだ。そこで出てくる問いは「いったいどこから始めたらいいのだろうか？」。 （※この記事は、日本アイ・ビー・エム株式会社提供によるPR記事です） 大量データ分析で名前が挙がるソフトウェアといえば、Apache HadoopとApache Sparkだ。そのエコシステムは高度で充実している。だからこそ「どこから手を付けるのか」に悩む人も多い。「Hadoop/Sparkのディストリビューションを利用できるIBM BigInsights試用版や、クラウドサービスBluemixを使えば、明日からでもHadoop/Sparkによるデータ分析や機械学習に取り組
パスワードの父は言う｢もう無理、悪夢｣と
彼の名前はフェルナンド・J・コルバト。世界を変えた男、最初にコンピュータのパスワードを考えだした人物です。現代のテクノロジーのあり方だけでなく、私たちのプライバシーへの考え方にも影響を与えた人物と言えるでしょう。彼がコンピュータパスワードという概念を打ち出してから、約半世紀。マサチューセッツ工科大（MIT）元教授である彼は、今こう考えています。 ｢パスワードは悪夢だ｣と。 コルバト氏は、 ウォール・ストリート紙の取材で、サイバーセキュリティはその歴史の長さに対してあまり進歩していないと語っています。今回の悪夢発言はこのインタヴュー内で述べられたもの。 彼がMITで教鞭を執っていた当時、校内の全員がメインフレームと1つのローカルディスクCを共有していたそうです。その結果、1人1人のファイルが相互に首を突っ込まないようにする方法が必要になになりました。パスワードは、この解決方法として編み出され
「インチキビッグデータ」の見破り方
2012年までのビッグデータ蓄積量は約97億GB、経済効果は製造業・小売業など4分野の合計で年間約7兆7700億円──。2013年に政府が試算したビッグデータの規模だ。 景気の良い数字に「我が社も!」と導入を検討している企業も多いだろう。だが、ビッグデータとはそもそも何のことだろうか。これが分からなければ、活用も何もない。しかしビッグデータでビジネスをしている企業すら、定義はバラバラなのだ。 SaaSベンダー関係者は「明確な定義はない」と話す一方、「PB（ペタバイト）級のデータ」という意見や「スマホやスマートセンサーのデータを横につなげたもの」と言うBIソフトベンダーまで百家争鳴の様相。問題が複雑なのは、「ビッグデータ」をそのまま訳せば「大きなデータ」でしかないこと。だが、トランスコスモス・アナリティクス代表取締役の河野洋一社長は「単なる大きなデータとビッグデータは区別すべき」と指摘する。
ビッグデータもバズワードになったんだなあ - やまもといちろうBLOG（ブログ）
取引先とのメールで話題爆発（というか面白がり）していた。移動中なので、軽く触れる。先月の記事なんだね。箇条書きにするお。 靴屋とデータマイニングと季節外れの冬物衣料 http://d.hatena.ne.jp/AntiBayesian/20130423 前提： 内容をすべて否定するものではない。そういう見解も成立するし、ためにする議論ではない。 その１： 「データマイニングに必要なのは意外性だ！」 そもそも意外とか仮説の段階で言っているとしたら、それは使えないデータ担当者だ。クビにするべき。 その２： これを利用して小売店や流通業界はデータマイニングをした。どんな意外性のある結果が出てきたと思う？例えばこんなものだった。「冬は鍋の検索回数が多い」 なんたる自明！ 小売や流通は常に売り場面積や仕入れ対販売という係数に支配されていて、いつまで鍋が検索されて需要があるかというようなロングテール的
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