2016年の象(Hadoop)四方山話
最近Hadoopってどうなのよ？ 数年前のビッグデータブームは去りましたが、データ量が増え続けていることには変わりありません。IoTが普及し、GPSやヘルスケア、または工場などでセンサーなどのデータを広く集め、リアルタイムで処理、またはオフラインで分析などビジネスに生かす機会が増えています。 ビッグデータの基盤はHadoopだけではありませんが、海外や先進的なウェブ企業での利用から遅れること数年、今年は日本国内でもかなりビジネスでの利用が増えていると感じます。（事例が少ないと思う方も多いかもしれませんが、公開されてないだけですよ！） まだHadoopを知らないという方や間違って理解している人も多いですが、この辺りは別途アドベントカレンダーでまとめてみるかも！？ Hadoop関連の書籍も（特に英語版は）順調に増えているので、興味がある方はこちらのリストもどうぞ -> Hadoop、Spar
sumy
Meta License: Apache Software License (Apache License, Version 2.0) Author: Mišo Belica Tags data mining, automatic summarization, data reduction, web-data extraction, NLP, natural language processing, latent semantic analysis, LSA, TextRank, LexRank Automatic text summarizer Simple library and command line utility for extracting summary from HTML pages or plain texts. The package also contains si
WELQなどのキュレーションメディアを著作権法の観点から分析してみた｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
医学部卒のライター兼編集者・朽木誠一郎氏の記事に端を発し、医療系サイト「WELQ（ウェルク）」をはじめDeNA（ディー・エヌ・エー）が運営するまとめサイトが次々に休止に追い込まれました。 また、DeNA以外が運営しているキュレーションサイトも次々と閉鎖されるなど、その影響はとどまるところを知りません。 この問題については、企業としての倫理の問題、著作権法上の問題、薬機法上の問題、記事内容を信じた人が損害を被った場合の法的責任の問題など法律的/社会的な問題が複雑に絡まり合っています。 私は個人的には「顧客に価値を提供できないサービスが存在する意味はない」と考えていますので、今回のWELQ閉鎖は当然だと思います。 ただ、今回の問題の複合的な側面のうち、著作権法上の問題、つまり著作権的にどこからがアウトで、どこがグレーなのかについて正確な知識や情報をなるべく沢山の人に持って頂きたいと思っています
YAPC::Hokkaidoのつくりかた #yapcjapan - たまめも(tech)
今年もつつがなくお祭りを終えることができました。 今まで以上にいろんなことをやらせていただいたので備忘や知見の共有も兼ねてまとめておきます。 YAPCとは？ 体制 準備 確認する 決める 手を動かす 当日 ふりかえり 「エイヤ人」の存在 「持続可能なカンファレンス」 感想 YAPCとは？ こちらをご覧ください 体制 コアスタッフは7名。 このうちJPAからは代表理事（nekokakさん）とわたし（小間使い）が参画。 準備 Webサイトコーディング/更新 文言（About、トークレギュレーション、チケット販売、#yapcjapanに流したお知らせ、PassMarket経由のお知らせ、etc、etc...）の作成 入稿データチェックおよび入稿作業 スポンサー様とのやりとり（一部） YAPCブログ編集 個人スポンサーノベルティ内容検討〜手配 その他球拾い を主にやっていました。 大きな舵取りはね
The Great A.I. Awakening (Published 2016)
How Google used artificial intelligence to transform Google Translate, one of its more popular services — and how machine learning is poised to reinvent computing itself. Prologue: You Are What You Have ReadLate one Friday night in early November, Jun Rekimoto, a distinguished professor of human-computer interaction at the University of Tokyo, was online preparing for a lecture when he began to no
まだ機械学習の論文を追うのに消耗してるの？それBotで解決したよ - Qiita
まだ機械学習の論文を追うのに消耗してるの？ はい、消耗しているんです(涙) 機械学習の分野って本当に進歩が早いですよね？ 「最新の手法」が週間で変わるぐらいその変化は激しいものです。 そんな世界にキャッチアップしていくためには、一人の力だけでやっている場合ではない！ということで、私や私の先輩 icoxfog417 を含めて何人か共同で機械学習系論文の読み会を開催しています。 今回は、そこで読んだ論文の内容をつぶやいてくれる Twitter Bot をつくってみました。この Bot は読んだ論文についての一言まとめをつぶやいてくれます。一言まとめにより論文の内容を日本語で素早く把握できるようになります。以下のような感じです。 リサーチしている論文は、以下の GitHub リポジトリ( arXivTimes )で管理しています。こちらを更新するたびに Twitter でつぶやく仕組みになってい
画像認識対決 ~Microsoft VS Google VS IBM VS AWS~ - Qiita
はじめに この記事は、Life is Tech ! アドベントカレンダー2016 18日目の記事です。 はじめまして！iPhoneメンターのにっしーです。 「時間があるときに勉強しよう」と人工知能／機械学習／Deep Learning／認識技術といったトピックの記事の見つけてはストックしてきたものの、結局2016年は何一つやらずに終わろうとしているので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということで画像認識技術に触れてみることにしました。 画像認識とは? 画像認識とは、画像データの画像内容を分析して、その形状を認識する技術のことである。 -- Weblio辞書 画像認識では、画像データから対象物となる輪郭を抽出して、背景から分離し、その対象物が何であるかを分析するのが基本になります。 しかし、人間なら無意識化に行われていることですが、コンピュ
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