バイオロジー分野での取り組みの紹介 - Preferred Networks Research & Development
大野です。寒くなりましたね。 現在バイオプロジェクトのリーダーを務めています。最近外部のライフサイエンス機関と協業に関するプレスリリースがいくつかあり、反響を多く頂きました。折角の機会ですのでPFIでのバイオ・ヘルスケア・医療分野でのこれまでの取り組みや今後の方向性について紹介をさせていただきたいと思います。 次世代シーケンサーなどを始めとして、バイオ・医療・ヘルスケア分野では蓄積されるデータ量は爆発的に増加しています。しかし、それらの解析技術は研究レベルでは数多く存在するものの、マッチングがうまくいかず、実際の現場で活かせていないケースが少なくないようです。バイオプロジェクトではこれらの分野で現れるデータに対して情報検索技術、機械学習技術を活用する事を目標として取り組んでいます。 これはPFIが開発に携わっている機械学習基盤Jubatusの将来の応用先を説明した図です。今後の適用領域とし
PFI の推薦エンジンを使っておすすめアニメを探すサイトを作ってみた - アニメおすすめDB運営ブログ
はてなブックマークの関連エントリ機能でお馴染みの Preferred Infrastructure さんが、オープンソースで Jubatus というレコメンデーションエンジン（ひとりひとりの好みを学習して、その人にあったアイテムを提示するためのソフトウェア）を公開しています。（もっと詳しい話はこのへんを見るといいかもしれません。） このエンジンと Ruby On Rails を利用して、閲覧者の好みにあったおすすめアニメを推薦するサイトを作ってみました。 推薦に使うための評価データがまだ少ないため、推薦結果はもうひとつかもしれませんが、多くの人がおすすめ診断を試せば、データが蓄積されておすすめの精度が上がっていくので、興味のある方は是非試していただければと思います。 Jubatus とは もともとこのエンジンは、レコメンデーションを行うための計算を、多くのコンピュータで分散処理しつつ結果を
機械学習と自然言語処理とビッグデータ - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。 情報処理学会主催の連続セミナー「ビッグデータとスマートな社会」での機械学習の回、自然言語処理の回での講演資料を公開しました。 今年はビッグデータという言葉が広まったということで、このテーマで話す機会が多かったです。今はビッグデータというとそれを支えるインフラ、クラウド、DBなどがまず注目されていますが、我々としては実際それを使って何をするのか、何が実現できるのかというところを注目しています。 PFIは元々こうしたデータを分析して価値を提供する（検索エンジンとかもその範疇に入ると思います）ことをずっと続けてきたわけですが、ビッグデータという言葉が広まってくれたおかげでこの考えがより受け入れられ様々な業界の方と随分と話がしやすくなったと思います。 以下の講演資料では、今ビッグデータの中でも機械学習と自然言語処理の分野において我々がどこに注目しているのかを話をしました。
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