概要 UDFの入ったjarを置くだけでhiveから機械学習的なことができるたいへんお手軽なライブラリ、hivemall。 perceptronやlogistic regressionなどのベーシックなものや、AROWやSCWのような比較的新しいものなどが入っている。Hiveのクエリのみで分類問題が完結できるので、機械学習が専門でない人でもそれなりに扱えそうに見える。 現状では分類と回帰ができて、クラスタリングはできない模様。今回は回帰をちょこちょこやらせてみる。 テストデータを作る テストデータ生成用の機能も用意されているけど、今回はPythonで生成してtsvファイルにして送ることにする。下記のようなコードで分類しやすそうな点の集まりを生成。 import numpy as np import pylab as pl n0 = np.random.normal(loc=1.0, scal
World IA Day 2013 での考察。フィルターバブルから考える、IA(インフォメーション・アーキテクト)が引き受けるべきもの。 'Colosseo' by Cameron Moll, 2009 IA を再定義する意図 先月開催された World IA Day 2013 のテーマは、「情報アーキテクチャの価値体系を探求・拡大する」であった。これは「IA(インフォメーション・アーキテクト)という職業的アイデンティティを再定義する」と言い換えることができる。 IA とは、情報を整理し組織化する職種である。しかしその技能を通じて、情報の受信側にどのような価値を提供するかまでは、はっきりと定義されていない。だからその裁量は、一人ひとりの IA に委ねられていることになる。 実は IA の再定義というテーマは、こうした問題を認識してもらうために、すこし意図的に設定されたものであった。 このよ
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