Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを 私達が扱わなければいけないデータの量は日々増え続けています(私は、未だに1,2枚のフロッピーディスクを持っていて、1.44MBというのが当時はとても大きいストレージだったことを思い出せるようにしています)。今日、多くの人々が構造化されたもしくは準構造化されたペタバイト規模のファイル群を、日常的に処理してクエリしています。彼らはこれを高速に実行したいと思いつつ、前処理やスキャン、ロード、もしくはインデックスを貼ることに多くの時間を使いたいとは思っていません。そうではなくて、彼らはすぐ使いたいのです: データを特定し、しばしばアドホックに調査クエリを実行して、結果を得て、そして結果に従って行動したいと思っていて、それらを数分の内に行いたいのです。 Amazon
［速報］Amazonクラウド、インメモリの高速なBIツール「Amazon QuickSight」発表。クラウド内のデータソースを自動検知し接続。AWS re:Invent 2015
［速報］Amazonクラウド、インメモリの高速なBIツール「Amazon QuickSight」発表。クラウド内のデータソースを自動検知し接続。AWS re:Invent 2015 Amazon Web Servicesのイベント「AWS re:Invent 2015」がラスベガスで開幕しました。初日の基調講演に登場したのは、同社シニアバイスプレジデントAndy Jassy氏。 Jassy氏は「技術者ではない社内のスタッフも、データを分析して何が起きているのかを知りたいはずだ」とデータ分析の重要性を訴えた上で、もっと使いやすく安価なサービスが求められているとし、新サービス「Amazon QuickSight」を発表しました。 「とても高速で使いやすい、クラウドのパワーを用いたBIツール。今日からプレビュー公開だ」（Jassy氏） Amazon QuickSightはデータソースを自動検知し
AWS News Blog
New — File Release for Amazon FSx for Lustre Amazon FSx for Lustre provides fully managed shared storage with the scalability and high performance of the open-source Lustre file systems to support your Linux-based workloads. FSx for Lustre is for workloads where storage speed and throughput matter. This is because FSx for Lustre helps you avoid storage bottlenecks, increase utilization of compute
「Amazon Machine Learning」発表。クラウドで機械学習サービスを提供
Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。 これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。 高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。 簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ
【翻訳】Amazon Lambdaを使った機械学習 | POSTD
はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロト […]はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロトコル）やThingFabric（訳者注：2lementry社のIoTプラットフォーム）と共にどのように稼働するかを我が社の数名のエンジニアが検証しました。私も、IoT（モノのインターネット）においてLambda内でニューラルネットワークがどのように機能するのかを確かめるため、実際に使用してちょっとした実験を行ってみることにしました。私たちのCEOであ
著作権侵害をせずに、芸能人の写真を思う存分使える『ブログ用の写真検索さん』が凄い！しかもクリックされれば自分の報酬にもなります。 - SONOTA
アイドルや俳優の写真を、無断で掲載してしまっているブログって多いですよね。本来、そういった行為は著作権や肖像権の侵害…。下手をすると芸能事務所から、損害賠償請求をされてしまうような事態にも陥ることにだってなりえます。 芸能人の画像は非営利ならブログに載せていいのでしょうか？ ダメです、許可無く無断で載せると違反行為となります。音楽事務所などがルールなどに基づいて、貼り付けを許可しているもの以外は肖像権侵害行為・著作権侵害行為となります。 いくら好きでもダメなものはダメ： だから、いくらAKB48が好きだからって勝手にブログに掲載してはダメです。そして、篠原涼子がいかにカッコ良かったからといっても、ドラマ『アンフェア』の映像を勝手にブログに掲載してはいけないのです（刑事役がハマっていましたよね）。 合法的に画像を使ってます： ここまで読んで、おまえも違法に芸能人の画像を掲載しているじゃないか
【AWS】VPC環境の作成ノウハウをまとめた社内向け資料を公開してみる | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。今回のお題は久しぶりにVPCです。 この記事は、アップデート版が存在します。最新情報は【AWS】VPC環境構築ノウハウ社内資料 2014年4月版を参照してください。 VPCを利用する理由 弊社で構築するAWSのサーバ環境は、一部の例外を除いて全てVPCを利用しています。 突然ですが、筆者はあまり大規模なシステムに携わった経験がありません。大規模なプロジェクトだと「数百数千台のサーバがラッキングされ、それが論理的なネットワークで区切られていて」「複数のデータセンターが冗長化された専用線で結ばれて」等、正直ちょっと想像つかない世界があるんだと思います。よくわかんないですが。 (c)John McStravick. (CC BY 2.0 Licensed) 逆に、小さなシステムであれば、月々数万円でレンタルサーバを借りて「1台のマシンの中にWebサーバとDB
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