Development and Experiment of Deep Learning with Caffe and mafKenta Oono
![Jubatusにおける機械学習のテスト@MLCT](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/963ac78ee363a3fadd4cc066e12d9d35a9c911cf/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20140606mlct-140606061901-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
写真●住友精密工業が機械学習技術の実証実験を行っている、大分県の農家でのみかん栽培の様子。同社製のセンサーネットワーク機器「neoMOTE」を用いている。 センサーネットワーク事業を手掛ける住友精密工業は、同社の農業向けセンサーネットワークサービスの実証実験に、Preferred Infrastructure(PFI)の機械学習エンジン「Jubatus」を採用した(PFIによる発表資料)。設備の異常検知や最適制御などに用いる。 実証実験では、大分県の農家と協業し、みかん栽培のビニールハウスの温度管理や空調設備の異常検知にJubatusの適用を試行している(写真)。現在はセンサーで取得したデータに対し、オフラインで学習エンジンを適用しているが、今後、実活用することを狙う。 最初に試行しているのは、空調設備の異常検知である。一般にハウスみかんの栽培では、みかんの成長ステージに合わせて農家が1~
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
Jubatus ハンズオン テキスト¶ 本資料はJubatusハンズオンで利用する、チュートリアル資料です。 Jubatusの起動から、利用方法までを一から説明します。 なお、想定するJubatusのバージョンは0.4.0です。 別バージョンですと、インターフェースなどが変わっている可能性があるので注意してください。
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