JubatusとOpenCVで一般物体認識 - Sideswipe
はじめに 先日の Jubatus Casual Talks で、OpenCVを使った一般物体認識の概要と、注意しなければならないポイントについて発表させていただきました。 Jubatus opencv from Kazuya Gokita 詳しくは上記のスライドを御覧ください。 一般物体認識とは 要するに、画像を与えた時にそこに何が写っているのかを推定することです。 ゾウの写真ならゾウ、自転車の写真なら自転車だとコンピュータに判断させるのが目的です。 ところが、これがなかなか難しい問題であまりうまくいっていません。 Googleの画像検索は一見この問題を解決しているように見えますが、画像検索の場合はその画像の周辺にあるテキスト情報が利用できるのでちょっと違います。 たとえば、写真のすぐ下に「ウサギかわいい」って書いてあったらたぶんウサギの写真だろうと判断できます。 このような情報が与えられ
Jubatus 0.4.0 リリース!!
新年あけましておめでとうございます。今増です。 2013/1/11 に Jubatus 0.4.0 をリリースしました。 0.3.4 から多くの変更が加えられておりますので、0.3系からバージョンアップする際にはご注意ください。 ( リリースノート もご覧ください)。 ...
Jubatus Workshop - Jubatusを利用した電力推定
1. Copyright(c)2011 NTT CORPORATION. All Rights Reserved. Jubatusを利用した電力計測 NTT 情報流通プラットフォーム研究所 中山 心太 2011/11/7 © 2011 NTT Information Sharing Platform Laboratories 2. 基本アイディア •前提 –消費電力とアプリケーション には相関 –アプリケーションとパケット には相関 –電力計高い！！ •仮説 –パケットから消費電力が推定可能、安い！ •ゴール –基幹ルータで個々のマシンの電力を推定 © 2011 NTT Information Sharing Platform Laboratories 2 3. 実験環境 電力計 教師データ • 環境 – ノートPC(Wiresharkでpcap取得) – 消費電力が記録できる電源タップ
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Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習
1. Jubatusにおける⼤大規模分散 オンライン機械学習 2011/12/08 @⼤大規模データ処理理勉強会 株式会社Preferred Infrastructure 海野 裕也 (@unnonouno) 2. ⾃自⼰己紹介 l 海野 裕也 (@unnonouno) l Preferred Infrastructure (PFI) 研究開発部⾨門リサーチャー l 社員20⼈人くらい l 検索索・レコメンドエンジンSedueの開発など l 専⾨門 l ⾃自然⾔言語処理理 l テキストマイニング l Jubatusプロジェクト内での役割 l 主に特徴抽出エンジン、機械学習エンジンの研究開発 2 3. Big Data ! l データはこれからも増加し続ける 多いことより増えていくということが重要 l データ量量の変化に対応できるスケーラブルなシ
YUMで一発、jubatusで文書分類 - お前の血は何色だ!! 4
jubatus 入れると、大規模なオンライン機械学習ができるらしいです。 だけど、入れるのめんどいですね。依存関係とかだるい。 だから、 yum っときました。 (テスト用VMなどに入れて遊んでください。) RHEL5互換・・・つまり、centos5系とかだと、以下3行をコピれば入ります。 rpm -Uvh http://ftp.iij.ad.jp/pub/linux/fedora/epel/5/x86_64/epel-release-5-4.noarch.rpm rpm -Uvh http://rtilabs.net/files/repos/yum/rh/5/x86_64/rtilabs-release-1-0.noarch.rpm yum install --enablerepo=rtilabs jubatus jubatus-python-client OR RHEL6互換・・・つま
Jubatusの特徴変換と線形分類器の仕組み
1. Jubatusの特徴変換と 線形分類器の仕組み 2011/11/07 株式会社Preferred Infrastructure 海野 裕也 (@unnonouno) 2. 本発表のねらい l 現状のJubatusで何が出来るのかを機能の⾯面から解説 l 線形分類器の仕組みと使い⽅方 l 特徴抽出器の仕組みと使い⽅方 2 3. 機械学習とは？ l データから有⽤用な規則、ルール、知識識表現、判断基準な どを抽出 l データがあるところ、どこでも使える l 様々な分野の問題に利利⽤用可能 適用分野 レコメンデー ションクラス 分類、識識別 市場予測 評判分析 タリング 情報抽出 ⽂文字認識識 ロボット 画像解析 検索索ランキン 遺伝⼦子分析 ⾦金金融 医療療診断 グ 3 4. タスク固有の問題と⼿手法の分離離 特徴抽出 機械学習 分野に依存しない 様々な⼿手法・
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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