OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
日本発OSSで初の快挙 ASFが認めた機械学習ライブラリ「Hivemall」
日本発のOSS（オープンソースソフトウエア）が、世界の舞台に飛び立とうとしている。油井誠氏が開発を始めたOSSで、分散データ処理ソフトの「Hadoop」「Spark」用の機械学習ライブラリ「Hivemall」が2016年9月、米Apache Software Foundationの「Incubator（育成）」プロジェクトに認定されたのだ。 Apache Software Foundation（ASF）は、Webサーバーの「Apache」やJavaアプリケーションサーバーの「Tomcat」、Hadoop、Sparkといった有力OSSの開発の中心となっている非営利組織だ。ASFの正式プロジェクトは、OSSにおける「有力ブランド」であり、HivemallはIncubatorプロジェクトに選ばれることで、その候補入りを果たした。 プログラミング言語の「Ruby」やデータ収集ソフトの「Fluent
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
