エンジニアを幸福にしないヤフーというシステム - 武蔵野日記
@nokunoさんのYahoo! JAPANを退職しましたという記事を読む。いまはタイトルに「翻訳」と書いてあるので紛らわしくないが、最初は「すわ id:nokuno さんがとうとう辞めたか?!」と釣られたものである (笑) 内容を読んでみると「まあ、そうだろう」という感じで、そんなに目新しいことが書いてあるわけではない (が、Yahoo! JAPAN の労働環境について知らない人が読むと「え、Yahoo! ってそんなところだったの??」とびっくりするかも)。著者も断っているが、これはアメリカの Yahoo! のことではなく、日本の Yahoo! JAPAN のことであり、Yahoo! JAPAN は外資系の会社ではなくコテコテの日本企業である (それが悪いと思うかよいと思うかは人次第)。 (2010-10-31 追記) Yahoo! JAPAN の環境がそんなによくないのは My New
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
楽天も情報爆発しています - 武蔵野日記
楽天テクノロジーカンファレンスには行かれなかったのだが、大規模分散処理フレームワークの設計、実装が進行中 -- 楽天版MapReduce・HadoopはRubyを活用などを読むと、けっこうおもしろそうだったのだな、と分かる。 楽天技術研究所がどういう位置づけなのかは分からないが、こういう基盤技術の開発を支援しているというのは評価していいと思う。(車輪の再発明という気がしないでもないが) 個人的な興味としては楽天が大規模データに対してどういうことをしているかということなのだが、記事を見るといろいろ書いてある。 計算モデルがシンプルでも規模が巨大になるとまったく別の問題が生まれてくる。処理すべき情報量が爆発的に増加しているからだ。 例えば協調フィルタリングではユーザーを縦軸に、商品アイテムを横軸にした購買履歴マトリックスについて計算処理を行う必要があるが、あまりに量が多く、素直に実装すると「2
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