皆さんこんにちは お元気ですか。 前回からあいてしまいましたが、引き続き SensorBeeのturtorialをやってみます。 こちらは準備段階に2段階あり、elasticsearch,kibanaのインストールとtutrialの実施です。 準備 Elastisearch並びにkibanaのインストール elasticsearch、kibanaは公式から取得するのが良いと思います。 公式ではversion2.2.0ですが、今回は最新の安定版2.3.2で実行してみます。 $ ./bin/elasticsearch [2016-05-04 23:13:01,634][INFO ][node ] [Impulse] version[2.3.2], pid[41126], build[b9e4a6a/2016-04-21T16:03:47Z] [2016-05-04 23:13:01,635][
CuPyの簡単な解説を行います。NumPyと比較してCuPyによりどのくらい早くなるかや、利用上の注意点(メモリプール)について説明します。 ElementwiseKenrnel, ReductionKernelの使い方も解説します。 CuPyの実装のすごーくざっくーりした全体概要にも触れます。
オフィシャルサイト: http://sensorbee.io/ github: https://github.com/sensorbee/sensorbee SensorBeeはPreffered Networksさんが先日発表したStreaming ETL(Extract/Transform/Load)のためのOSSです。 ニュースリリースの中でそのコンセプトを以下の様に説明されています。 SensorBeeはネットワークのエッジやフォグで発生する非構造化ストリームデータに対して継続的に機械学習を適用し、その結果を既存のデータベースやデータ分析システムに転送したり、直接ロボットなどにフィードバックして制御を行うために開発されました。機械学習ではChainerをサポートすることにより、deep learningのストリームデータへの適用が可能となっています。またJubatusで使用されてい
オフィシャルサイト: http://sensorbee.io/ GitHub: https://github.com/sensorbee/sensorbee とりあえず、公式サイトの英語を日本語でサマってみました。 オフィシャルサイトでは、"An open source stream processing engine for IoT"、"Stream processing in IoT environment"。 GitHubのREADME.mdでは、"Lightweight stream processing engine for IoT"、と書いてあるので、「IoT向けの軽量なストリーム処理エンジン」と思われる。 特徴としては、低レイテンシが謳われている。 また、次の3つを軸に設計が行われているらしい。 ステートフル 機械学習などでは非構造化データから有益な情報を抽出したりするが、S
本日はさくっとSensorBeeを使ってみました。 皆さんこんにちは お元気ですか。連休でほっとしています。 What is SensorBee Stateful Expressive LightWeight Install Go(Mac) SensorBeeのインストール Tutorial データの取得と初期化 サーバの起動 BQN はじめに SELECT文 WHERE文 GROUP BY ストリームの作成 参考文献 今回はSensorBeeと呼ばれるライブラリを紹介します。 Machine Learningまでは流石に長過ぎるので、word countまでやってみました。 What is SensorBee sensorbee.io SensorBeeは特徴として以下の内容を兼ね揃えます。 Stateful 機械学習に有用な構造化されていない情報を取得し、ユーザが定義した機械学習のモデ
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