Best Practices for Working with Configuration in Python Applications - Preferred Networks Research & Development
Home Blog Best Practices for Working with Configuration in Python Applications Most computer applications can be configured to behave a certain way, be it via command line flags, environment variables, or configuration files. For you as a software developer, dealing with configuration comes with challenges such as parsing untrusted input, validating it, and accessing it on all layers of your progr
ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 - Preferred Networks Research & Development
ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」のベータ版を OSS として公開しました。この記事では、Optuna の開発に至った動機や特徴を紹介します。 公式ページ 公式ドキュメント チュートリアル GitHub ハイパーパラメータとは？ ハイパーパラメータとは、機械学習アルゴリズムの挙動を制御するパラメータのことです。特に深層学習では勾配法によって最適化できない・しないパラメータに相当します。例えば、学習率やバッチサイズ、学習イテレーション数といったようなものがハイパーパラメータとなります。また、ニューラルネットワークの層数やチャンネル数といったようなものもハイパーパラメータです。更に、そのような数値だけでなく、学習に Momentum SGD を用いるかそれとも Adam を用いるか、といったような選択もハイパーパラメータと言えます。 ハイパーパラメータの調整は機械学習ア
分散データベース「HBase」の安定運用を目指して - Preferred Networks Research & Development
1年経ってiPhone4の電池がヘタってきた、太田です。 指数関数的にエントリ数が少なくなってきた本ブログですがw、景気付けのためにエントリを投稿したいと思います！本日はHBaseについてです。 Linux と Hadoop と HBase と ZooKeeper に詳しいあなた！あなたがターゲットです。 HBaseとは? HBaseとは、HDFS (Hadoop Distributed File System)上に構築された分散データベースです。大量の非常に細かいデータをリアルタイムに読み書き出来るのが特徴です。最近ではFacebook Messageの基盤技術として使用された事で注目を集めています。 HBase公式サイト Apache HBase ブック 保存されたデータはHDFS上に保存され、HDFSの仕組みによってレプリケーションされるため安全にデータを保持することが出来ます。 ま
MapReduce以外の分散処理基盤BSP, Piccolo, Sparkの紹介 - Preferred Networks Research & Development
どうも，実は今年から開発チームにjoinしていた中川です．可愛い犬の写真がなかったので，可愛いマスコットの画像を貼っておきます． 最近MapReduceとかその実装であるHadoopとかをよく聞くようになりました．これはつまり，それだけ大量のデータをなんとか処理したいという要望があるからだと思います．しかし当たり前ですが，MapReduceは銀の弾丸ではありません． ということで，最近気になっているMapReduceとは違ったアプローチを取っている分散処理基盤について，社内のTechTalkで話した内容を簡単にまとめて紹介したいと思います． Bulk Sychronous Parallel このアルゴリズム自体は1990年に誕生したものです．長いのでBSPと書きます．さて，グラフから最短経路を求める時，MapReduceは使えるでしょうか？このような論文が出るくらいですから出来ないことはあ
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