SQL Server 2017 Machine Learning Services (CLR-H in TOKYO #13)Tomoyuki Oota
![Apache Mahout お手軽レコメンド](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4ffd441f5f98cb556a4dc4750682d80f5ab39fc8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F2012-11-22-mahout-for-public-121122031814-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
IBIS 2021 https://ibisml.org/ibis2021/ における最適輸送についてのチュートリアルスライドです。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-ru-men
2012年度が始まり1ヶ月が経ちました。2011年度は、大規模分散処理技術・データ基盤の普及が広く進んだ年だったと思います。2012年はそれら蓄積された大規模データを活用しデータマイニング・機械学習を用い、ビジネス・サービス洗練を大きく広げていく年ではないでしょうか。 Mahoutは 大規模分散データマイニング・機械学習のライブラリです。ApacheプロジェクトのOpen Sourceで、Hadoop上で動作しデータマイニング・機械学習の大規模分散実行を行うことができます。 Apache Mahout 大規模分散 データマイニング・機械学習を実行できる Mahout ですが、まだ「ドキュメント整備が発展途上で詳細を知るためにはソースコードから読み解く」必要がある場合が多く、また、活用には「対象とするデータマイニング・機械学習の基礎知識」が必要なため、まだまだ活用の敷居が高いのが現状ではない
ビッグデータ時代―なぜ、いま機械学習なのか Apache Hadoop(以下、Hadoop)の登場で、今まで捨てていたデータ、貯めるだけで処理しきれなかったデータを活用できるようになりました。 活用手段として最近とみに注目されている技術が「機械学習」であり、Hadoopの強みを生かし簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」(以下、Mahout)です。 本稿ではMahoutを動かしてみることで、機械学習の常識を身に付けます。 そもそも、機械学習とは? 機械学習とは、一定のデータをコンピュータ・プログラムに「学習」させ(すなわち、そのデータに潜むパターンや規則性を表す「モデル」を自動的に構築させ)、他のデータにそのモデルを適用すれば、あたかも人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするという試みです。 機械学習をビジネスに活用した例は、レコメンド(ユーザーや商品
「Mobageの大規模データマイニング」PRMU 2011 Big Data and Cloud で講演してきました http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20111229/p1Read less
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先週の月曜日にお披露目会的なものがあったので行ってきた。 ちょいと前半戦は見れなかったので、肝心なところを見てない説もあり、その辺は割り引きたいが、まず印象まで。 Jubatus http://jubat.us/ 基本的なラインは、言ってみれば、分散CEP+機械学習というコンセプト。(ある程度の)リアルタイム性を重視して、データの使い捨てをベースにして、スケールアウト戦略を選択している。溜めてから学習するのではなく、ストリーミングしながらの学習というコンセプトに見える。アーキテクチャはN:Nな感じ。耐障害性はどこまで見ているのか?ってのはあるが、まずはスループットを優先したのと、ボトルネックが発生しないように割と気を使っているのはわかる。おそらくもっとも重視したのは「使い勝手」だろう。 まず、現状の日本のITでは機械学習は使いこなすだけ精一杯という中で、アーキテクチャや仕組みまで考えたフレ
先日、NTTと共同研究開発したJubatusを公開しました。 OSSで公開されてますので、興味がある方は使ってみるなり、ソースコードを眺めるなり、できればプロジェクトに参加していただけたらと思います。 Jubatus(ユバタス)は、大規模分散上でリアルタイムで機械学習を行うためのフレームワークです。 このプロジェクトは元々、機械学習やデータ解析が好きなPFIと、ネットワークやシステム運用実績が豊富で技術力があるNTT情報流通プラットフォーム研究所と組んで何かできないかということで始めました。 「大規模分散」+「リアルタイム」+「深い解析」という三つの特徴を持った上でデータを分析するためにどのようなアーキテクチャが考えられて、その上でどのような解析ができるのかというのを日々試行錯誤して作っています。 今回はリリース第1段ということで、手法としては分類(教師有学習の多クラス分類)に絞ってOSS
こんなアイテムも好きかも?を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ 2011年03月30日- こんなアイテムも好きかも?を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ。 amazonや色々なCGMサイトが導入していますが、何かのアイテムを見ているとき、関連したアイテムを出してあげるという仕組みをまとめてみました。 協調フィルタリングともいいますが、CGM的なサイトなんかを作る際には覚えておくと利用者満足度やPV増に繋がりますね。 それでは以下にまとめます。 cicindela Perl+MySQL5で動作。WEB API 形式で呼ぶことが出来るため、PHP等の他の言語から呼び出すことも容易です。 vogoo PHPのソースからrequireして使うタイプのPHPライブラリ。MySQL利用。PHPソースから直接利用したい場合に使えます OpenSlopeOne こち
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
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