Facets: An Open Source Visualization Tool for Machine Learning Training Data
Posted by James Wexler, Senior Software Engineer, Google Big Picture Team (Cross-posted on the Google Open Source Blog) Getting the best results out of a machine learning (ML) model requires that you truly understand your data. However, ML datasets can contain hundreds of millions of data points, each consisting of hundreds (or even thousands) of features, making it nearly impossible to understand
Re:dash - Make Your Company Data Driven
Redash helps you make sense of your dataConnect and query your data sources, build dashboards to visualize data and share them with your company. “Redash is as essential as email to my company. We love data but accessing the data is a pain without Redash. Any company I go to, I get them hooked on Redash. It’s an easy sell :)” by Ben Dehghan, Co-Founder of Data Miner Read what our users say → Write
Redash の次にくるのは superset!! - Airbnb 謹製の BI ツールが OSS で - Witch on the Other Shore
Redash (re:dash) 流行ってますね。 redash.io 最近 Github をにわかに賑わせている OSS が superset です。 github.com superset とは 公式説明によると data exploration platform とのことですが、僕の感覚的にはこれはつまり、いわゆる Business Intelligence (以下 BI) Tool です。そう、Tableau のような。 OSS (Apache 2.0) サーバーサイドは Python で書かれている Flask や pandas、SQLAlchemy などを利用 さまざまなデータソースに対応 (MySQL, Redshift、SparkSQL など) グラフ描画の種類が豊富 Role や Permission についてある程度細かく設定可能 Airbnb Engineering
京都大学鹿島研究室勉強会資料-配布用-
物理学会シンポジウム：次世代情報処理技術：イジング型コンピュータ 日時：2016年9月15日(木)13:30～17:00 会場：金沢大学 プログラム： 1. はじめに：基礎物理学と最先端テクノロジーの融合「イジング型コンピュータ」 産総研 川畑史郎 2. 量子アニーリング：基礎研究から応用展開まで 早大 田中 宗 3. 超伝導量子情報技術：量子ビットから量子シミュレーション・量子コンピューターまで 東理大理・理研 蔡兆申 4. 半導体回路を用いたCMOSイジングコンピュータ 日立 山岡 雅直 5. 光発振器ネットワークで組合せ最適化問題を解くコヒーレントイジングマシン 国立情報学研 Shoko Utsunomiya 6. 機械学習に現れる最適化問題と量子アニーリング 京大 大関 真之 7. IT業界における量子アニーリングの研究開発 リクルートコミュニケーションズ 棚橋 耕太郎
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
HILDA 2016: Workshop on Human-In-the-Loop Data Analytics
June 26, 2016 | Co-located with SIGMOD 2016 in San Francisco, CA Introduction Any data management system needs to work together with people, whose needs determine the goals for the system, and who must provide the input and who need to work effectively with the output. Data management systems will work much better when they take account of the cognitive and physiological characteristics of the peo
BID Data Project | Big Data Analytics with Small Footprint
Welcome to the BID Data Project! Here you will find resources for the fastest Big Data tools on the Web. See our Benchmarks on github. BIDMach running on a single GPU-equipped host holds the records for many common machine learning problems, on single nodes or clusters. Try It! BIDMach is an interactive environment designed to make it extremely easy to build and use machine learning models. BIDMac
Bossie Awards 2014: The best open source big data tools
InfoWorld's top picks in distributed data processing, data analytics, machine learning, NoSQL databases, and the Hadoop ecosystem Although Hadoop is more popular than ever, MapReduce seems to be running out of friends. Everyone wants the answer faster, faster, now, and often in response to SQL queries. This year’s Bossies in big data track important new developments in the Hadoop stack, underscore
HDF5フォーマットに関するメモ書き - 多分需要は無いだろうが忘れないための覚え書き。
HDF5というファイルフォーマットがあります。 このたび、しばらくC++でHDF5のファイルを出力するというのをやっていたのですが、それで苦労したりしていたので、とりあえず超初歩的なところからいくつかポイントをまとめていきたいと思います。 そもそもHDF5って？ HDF5はHierarchical Data Format 5の略です。科学技術計算などの分野で、たとえば時系列に変化する大量のデータを逐一記録するときなどに使われるそうです。5はメジャーなバージョンの番号からきているのかと思います。 名前のとおり、階層化されたデータの形式、といえばそうなのですが、それだけだとイメージがつかないかもしれないので、まずはこの階層化、の意味するところがどういうものなのかというのをざっくりと説明したいと思います。 階層化されたデータフォーマットの実現のために、HDF5のデータはデータセットとグループとい
pandas - Python Data Analysis Library
pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now!
NEC、ビッグデータ分析を高速化する分散処理技術を開発 (2013年10月8日)：プレスリリース | NEC
NECは、ビッグデータの分析を高速化する分散処理技術を開発しました。本技術により、これまで長時間かかっていたレコメンド（注1）・価格予測・需要予測などを行うビッグデータの機械学習（注2）処理をHadoop（注3）で実行する際、従来の10倍以上高速化でき、分析結果の迅速な活用に貢献します。 現在、ビッグデータの分析は、Hadoopを主とした分散処理基盤を用いることが一般的です。しかしHadoopでは、データから規則性やパターンなどを抽出する機械学習等の複雑な処理を高速に実行することは困難でした。 データ分析に時間がかかると、企業が分析結果を迅速に利用できないという課題が生じます。例えば、多量のデータを用いて、レコメンド・価格予測・需要予測など高度な分析を行う場合、処理結果を基に様々な検討を行い、分析軸の変更や処理を何度も繰り返す必要があり、データ量によっては、最終的な分析結果を得るために1週
さらば！データサイエンティスト
2013/03/28 PFIセミナー「（道具としての）データサイエンティストのつかい方」資料 Ustreamの録画はこちらです→http://www.ustream.tv/recorded/37645309
「DMP入門」読了 - adtech周辺に興味がある人の四方山話
顧客を知るためのデータマネジメントプラットフォーム DMP入門 (NextPublishing) 横山 隆治 菅原 健一 草野 隆史 インプレスR&D 2013-05-27 売り上げランキング : 231 Amazonで詳しく見る by G-Tools 一言で言うと、DMP(Data Management Platform)がどういうものなのか、DMPを構築するために考えるべきこと、など、これまで僕が知る限り最もふわっとした中身がありそうでなさそうな単語第一位だったDMPについて、体系的かつ網羅的に記載された本です。今年 はDMP構築の流れが一気に来そうな香りがしていますが、まずはこの一冊を読んでDMPについて関わる人の認識を合わせておくことが重要かもしれないな、と思いました。 個人的な興味として、ここ半年ほどコツコツとDMPを調べてきたのですが、いくつかハラオチしていないところがありまし
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Machine-learning GraphLab raises $18.5m and rebrands as Dato | ZDNet
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