ソーシャルゲームログ解析基盤のHadoop活用事例
6. 1 1,000 / AP APAP AP DB d fluentd fluentd mongos mongod(PRIMARY) DB config mongod(SECONDARY) DB fluentd mongos mongod(SECONDARY) config ReplicaSets & Sharding NFS 6 8. 8.5GB 1.4GB / ID Nov 1 23:59:59 hogehoge-ap1 hogehoge ADD_MONEY 12345 [BeforeMoney] 67979 [AfterMoney] 68024 [Money] 45 Nov 1 23:59:59 hogehoge-ap2 hogehoge CONSUME_POWER 12345 [BeforePower] 25 [AfterPower] 20 [ConsumePower] 5 8 10. M
第11回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 11th) －Mahout・Graphical Model・学術 祭り－を開催しました - hamadakoichi blog
2011/06/12 "第11回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−Mahout・Graphical Model・学術 祭り−"を開催しました。 第11回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 11th)−Mahout・Graphical Model・学術 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者一覧： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(10分) 講師 ： id:hamadakoichi
Koichi Hamada
Senior Staff Research Engineer, Artificial Intelligence As a senior staff research engineer for Artificial Intelligence, I develop a broad range of mobile and online services utilizing AI, such as games, gaming platforms, entertainment content distributions. I have developed dozens of machine learning systems for hundreds of million users and accelerated services. For example, I have developed doz
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
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