金曜日はしっかりバルスしました、海野です。先週の木曜日に、NTTデータ様で行われた大規模データ処理勉強会に出席し、Jubatusに関する発表を行いました。実は、前のポストの @tanakh さんの PFI Seminar と、発表時間が完全にかぶってしまいましたw 資料はこちらです。
![大規模データ処理勉強会でJubatusに関する発表をしました - Preferred Networks Research & Development](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/92e9d18a95fa6b2a70df179fd38f027e7d66dcd6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftech.preferred.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F11%2Fogimage.png)
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
岡野原です。 2011/9/17〜2011/9/19に熱海で行われた情報科学若手の会2011に参加し、講演をしてきました。 テーマを決めるに当たって、参加者の年齢、興味分野、スキルの幅が非常に広いということもあり、若手の会参加者のみなさんから質問を前もって聞いておき、それについて回答するという形にしました。 自由に質問を集めたのですが、それらは研究・企業・生き方のテーマにまとめられそうだったので、それらのテーマに沿って講演をしました。 研究 : 自然言語処理、機械学習、それらの今後 企業:起業の話、PreferredInfrastructureの話、 研究をビジネスに適用する際の話 生き方:学生、社会人の心境、アドバイス、 モチベーションの話など 何か一つのメッセージを伝えるというよりは様々な考えや体験談、tipsなどを関係なく並べたものになっています。 皆様にとって何か参考になれば幸いで
もうすぐ春ですね。花粉さえ飛ばなければ最高なのに。岡野原です。 先日、Hadoop Conference Japan 2011で、”MapReduceによる大規模データを利用した機械学習”というタイトルで発表しました。 発表内容は三部構成になっています。 最初に、機械学習の基本と、それがMapReduceとどのような関係にあるかを紹介しました。その中でHadoop上で動く機械学習ライブラリMahoutの簡単な紹介をしました。 次に、機械学習の最前線ではどのような問題が解かれているかを紹介し、グラフィカルモデルの例、一般の最適化(教師付き学習におけるパラメータ学習)の分散並列化についての話題をしました。 最後に、MapReduceの補完として使えるようなシステムの例としてdremelを紹介しました。このシステムはMapReduceがバッチ型処理で、全データが処理対象の場合が得意なのに対し、一
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