江添亮 自由ソフトウェア主義者 C++ Evangelist C++標準化委員会の委員 ドワンゴ社員 C++11本を執筆した。 株式会社ドワンゴで働いている。 Mail:boostcpp@gmail.com Twitter:@EzoeRyou GitHub: https://github.com/EzoeRyou 江添亮のマストドン@EzoeRyou 筆者にブログのネタを提供するために、品物をアマゾンお気に入りリスト経由で送りたい場合： Amazon.co.jp: 江添亮: 江添のほしい物リスト 筆者にブログのネタを提供するために、直接に品物を送りたい場合、住所をメールで質問してください。 View my complete profile ► 2020 (31) ► December (2) ► November (2) ► September (2) ► August (4) ► Jul

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1. 2011 2/22（火） Hadoop Conference Japan 2011 MapReduceによる大規模 データを利用した機械学習 株式会社Preferred Infrastructure 岡野原 大輔 hillbig@preferred.jp @hillbig 1 2. 自己紹介 株式会社 Preferred Infrastructure フェロー, 研究開発チームリーダー 専門分野 自然言語処理 （情報理工学博士） 携わった分野は形態素解析、文書分類/クラスタリング、専 門用語抽出、評判分類、情報抽出 機械学習,統計処理・圧縮データ構造,データ圧縮 主な業務内容 有用な技術を新規開発・発掘しプロダクトに反映 他社との共同研究開発 Hadoopを利用したデータ解析の案件も数件 2

国内三大SNSサービスの、2010年10-12月期の四半期決算発表が出揃った。 今回記事より、従来のmixi、GREE、モバゲータウンにプラスして、ソーシャルプラットフォームへの積極展開をはじめたサイバーエージェントのAmeba事業を対象として追加し、その業績やサービスの比較を分析してゆきたい。 なお，この分析レポートは，各社が投資家向けに公表している最新の決算報告，および広告代理店・クライアント向けに発行している媒体資料を主要な情報ソースとしている。また、今回から、ネットレイティングス社NetViewおよびビデオリサーチインタラクティブ社Mobile Media Mesurementによる視聴データ調査を導入、さらに関係者のヒアリングもあわせ、多面的な考察を試みた。 当記事においては，それらの客観的な数値に基づき，できる限り公平な視点で、各社の業績やサービスを比較することを心がけている。

Gunma.web #4でやったLTについて紹介と補足を(´･ω･)っ スライド：思い通りにいかないのがWebなんて割り切りたくないから 思い通りにいかないのがWebなんて 割り切りたくないから (Gunma.web #4 2011/02/12)View more presentations from parrotstudio. 関連 WEB+DB PRESS Vol.59 またもWEB+DB PRESSから引っ張ってきたという・・・ 次回はオリジナルネタで（ ﾟдﾟ）o彡ﾟ コミPo! http://www.comipo.com/ 詳しくは後述 Gunma.web #4のまとめ Gunma.web #4 (on 2011/02/12) まとめ - ぱろっと・すたじお 補足 内容そのものにたいして補足事項はないかもΣ(・ω・ノ)ノ あえていえば、ネタの絞り込み方 元の記事はかなり多角的に書

2010年末に、３つに勉強会にて「全文検索エンジンgroonga」の紹介をさせていただきました。 第4回Solr勉強会 groongaを囲む夕べ ドワンゴ技術勉強会(2) MySQLについて それぞれの勉強会にて用いた発表資料を公開いたします。 groongaの紹介部分については使いまわしがバレバレですが、それぞれの勉強会の特性に合わせた味付けをしているので、ぜひご覧になっていただければ嬉しいです。勉強会当日のレポートをされている方もいらっしゃるようなので、興味のある方は検索してみるとよいでしょう。 また、groongaを囲む夕べに関しては、他の発表者さんの資料も以下のリンクから見ること...

2011/01/23 "第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−2nd Week−方法論・ソーシャル祭り−"を開催しました。 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京　( TokyoWebmining 9)−2ndW−方法論・ソーシャル祭り−: ATND Google グループ ※会場参加者ID写真（id:bob3 さんに感謝) 1st Week内容まとめ： 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #9) −1st Week− 大規模解析・機械学習・クオンツ 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog 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

こんにちは。グリーのmdoi(@m_doi)です。 今回は、グリーの監視システムについて説明したいと思います。以前、こちらの記事にて、リソース監視システムの説明をさせて頂きましたが、死活監視やログ監視については語られなかったので、気になっていた方も多いと思います。ということで、今回は、グリーのインフラにおける死活監視やログ監視、アラート通知システムを紹介したいと思います。 何を使っているの？ グリーでは、死活監視にNagiosを使用していました。監視システムの中では、かなり有名なソフトウェアですから、監視システムの構築に使用したことがある方も多いのではないでしょうか。プラグインも豊富に存在するので、様々な監視を行うことができます。死活監視は、このNagiosの機能をそのまま利用し、ログ監視は、Nagiosと独自に作成したエージェント及びログフィルタを連携させて行っていました。 全体のシステ

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11月16日に「Application Performance2010」というイベントでHadoopについて講演させていただきました。 当日はたくさんの方におこしいただき、ありがとうございます。 ここでは、当日講演で使用したプレゼン資料をご紹介させていただきます。 ●Hadoop　～Yahoo! JAPANの活用について～ ヤフー株式会社 R&D統括本部 角田直行、吉田一星

ウェブコーパスにおけるタグの使用頻度をダウンロードできるようにしました． タグ使用頻度 - 日本語ウェブコーパス 2010 http://s-yata.jp/corpus/nwc2010/tags/ （抜粋）タグのカウントにおいては，タグ・属性の名前を小文字に統一し，class, id, name 以外の属性を取り除きました．例えば，<A HREF="index.html"> は <a> としてカウントされていますが，<a name="abc"> と <a> は別々にカウントされています．オープンタグとクローズタグは別々にカウントされているので，<a> の代わりに </a> の TF・DF を利用することも可能です． 調べたのは，単純な使用頻度（TF）と使用文書数（DF）です．ダウンロードできるファイルには，TF, DF, タグがタブ区切りで保存されています． - DF 10 以上 DF

個人的な興味というより，雑用絡みで眺めた論文の紹介．機械学習アルゴリズムを並列分散化するという話が最近流行っているようだ．全然網羅的ではないけど，誰かの役に立つかも知れないので，幾つかメモしておく．まず古典的にはこれ， Map-reduce for machine learning on multicore (NIPS 2006) 古典的な機械学習アルゴリズム（バッチ学習）の多くは，Statistical Query Model で記述できて，それらは summation form で記述できる (から，MapReduce で並列化できる)．実装は Mahout．ただ最近は，バッチアルゴリズムで解ける問題には多くの場合対応するオンラインアルゴリズムが提案されていて，バッチアルゴリズムを並列化することのメリットはあまり無い．オンラインアルゴリズムだとパラメタが連続的に更新されるので，MapR