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Toru Shimogaki
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Jubatus Casual Talks #1, 2013/06/02
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Xitrum Web Framework Live Coding Demos / Xitrum Web Framework ライブコーディング
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Scalable Generator: Using Scala in SIer Business (ScalaMatsuri)
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The Evolution of Scala / Scala進化論
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Solid And Sustainable Development in Scala
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From Ruby to Scala
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Building a Unified Data Pipline in Spark / Apache Sparkを用いたBig Dataパイプラインの統一
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GitBucket: The perfect Github clone by Scala
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Introduction to Spark SQL and Catalyst / Spark SQLおよびCalalystの紹介
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Scarab: SAT-based Constraint Programming System in Scala / Scala上で実現された制約プログラ...
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[ScalaMatsuri] グリー初のscalaプロダクト!チャットサービス公開までの苦労と工夫
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Node.js vs Play Framework (with Japanese subtitles)
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Similar to 世界征服を目指す Jubatus だからこそ期待する 5 つのポイント
2013/06/02 Jubatus Casual Talks #1 『世界征服を目指すJubatusだからこそ期待する5つのポイント』 NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 下垣 徹
世界征服を目指すJubatusだからこそ期待する5つのポイント
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NTT DATA OSS Professional Services
Impala Meetup 2014/10/31 @Tokyo 講演資料 【注意事項】 本資料で紹介している検証結果は2014年当時のものです。当該ソフトウェアは成長や改善が早く、現時点のバージョンでは大きく異なる機能や性能となっています。 SQL on Hadoopの最新情報に基づくサービスやシステムインテグレーションにご興味をお持ちの方は、NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス(電子メール: hadoop [AT] kits.nttdata.co.jp) にご相談ください。
SQL on Hadoop 比較検証 【2014月11日における検証レポート】
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NTT DATA OSS Professional Services
C27 基幹領域への適用におけるpostgre sqlの抱える課題 by 原嘉彦
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Insight Technology, Inc.
オープンソースカンファレンス 2013 Okinawa講演資料 『PostgreSQL9.3新機能紹介』 NTTデータ 藤井雅雄
PostgreSQL9.3新機能紹介
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NTT DATA OSS Professional Services
■オープンソースカンファレンス 2015 Tokyo/Spring 講演資料(2015/02/28) 『分散処理基盤Apache Hadoop入門とHadoopエコシステムの最新技術動向』 株式会社NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 吉田 耕陽
分散処理基盤Apache Hadoop入門とHadoopエコシステムの最新技術動向 (オープンソースカンファレンス 2015 Tokyo/Spring 講...
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NTT DATA OSS Professional Services
■オープンソースカンファレンス 2015 Tokyo/Spring 講演資料(2015/02/28) 『分散処理基盤Apache Hadoop入門とHadoopエコシステムの最新技術動向』 株式会社NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 吉田 耕陽
Hadoop ecosystem NTTDATA osc15tk
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NTT DATA OSS Professional Services
『Hadoop Conference Japan 2011 Fall』での講演資料。 NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 猿田 浩輔
NTTデータ流 Hadoop活用のすすめ ~インフラ構築・運用の勘所~
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NTT DATA OSS Professional Services
10大ニュースで振り返るpg con2013
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NTT DATA OSS Professional Services
2012年12月10日 NTTデータ オープンソースDAY 2012 講演資料 『ストリームデータ分散処理基盤 Storm』 NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 岩崎 正剛 http://oss.nttdata.co.jp/hadoop/
ストリームデータ分散処理基盤Storm
ストリームデータ分散処理基盤Storm
NTT DATA OSS Professional Services
ビジネスの要求にアプリケーションは追随できていますか。「やりたいこと」のためにデータベースは動いていますか。データベースシステムは目的のための手段です。実は継続稼働に心血注いでいたりしませんか。今一度ビジネス目的のために進化可能なデータベースを考えてみませんか。そしてそのデータベースが真の自立型、自働型(誤字ではないんです) だったらもっとすごいって思いませんか。そう言い続けて4年(このイベント第一回からいい続けています)、是非このセッションで体感してください。
[db tech showcase Tokyo 2014] L34: そのデータベース 5年後大丈夫ですか by 日本ヒューレット・パッカード株式会社 後藤宏
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Insight Technology, Inc.
■イベント名 PgDay 2012 Japan ■講演名 PostgreSQL9.1でつくる高可用性にまつわるエトセトラ
PostgreSQL9.1でつくる高可用性にまつわるエトセトラ
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NTT DATA OSS Professional Services
PostgreSQLカンファレンス2014 発表資料(2014/12/05) ■NTT DATA と PostgreSQL が挑んだ総力戦 ~ PostgreSQL を極限まで使い切ったその先に見たものとは? ~ 株式会社NTTデータ 笠原 辰仁、澤田 雅彦
NTT DATA と PostgreSQL が挑んだ総力戦
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NTT DATA OSS Professional Services
山下 真一/株式会社NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 2013年1月21日 Hadoop Conferecne Japan 2013 Winter 発表資料
Hadoop上の多種多様な処理でPigの活きる道 (Hadoop Conferecne Japan 2013 Winter)
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NTT DATA OSS Professional Services
PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介 (PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08) 株式会社NTTデータ 鳥越 淳
PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介(PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08)
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NTT DATA Technology & Innovation
D22 目覚めよDBエンジニア 〜世界最速カラムナーデータベースは本物だ!〜 by Koji Shinkubo
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Insight Technology, Inc.
[D26] データハブとしてのPostgreSQL~9.3で進化した外部テーブル~ by Shigeru Hanada
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Insight Technology, Inc.
■Apache_Sparkが描く大規模インメモリ処理の世界 (Cloudera World Tokyo 2014 講演資料) 株式会社NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 土橋 昌
Apache Spark 1000 nodes NTT DATA
Apache Spark 1000 nodes NTT DATA
NTT DATA OSS Professional Services
速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni (PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料) 2023年11月24日(金) NTTデータグループ 技術開発本部 鳥越 淳
速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)
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NTT DATA Technology & Innovation
pgconf.asia 2016 チュートリアルの資料です。
PostgreSQLによるデータ分析ことはじめ
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Ohyama Masanori
Presentation from NTI at Cloudian Summit 2012 on June 5, 2012 in Tokyo
Cloudianを利用したソリューション (Cloudian Summit 2012)
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CLOUDIAN KK
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PostgreSQL9.3新機能紹介
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分散処理基盤Apache Hadoop入門とHadoopエコシステムの最新技術動向 (オープンソースカンファレンス 2015 Tokyo/Spring 講...
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10大ニュースで振り返るpg con2013
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ストリームデータ分散処理基盤Storm
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[db tech showcase Tokyo 2014] L34: そのデータベース 5年後大丈夫ですか by 日本ヒューレット・パッカード株式会社 後藤宏
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PostgreSQL9.1でつくる高可用性にまつわるエトセトラ
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Hadoop上の多種多様な処理でPigの活きる道 (Hadoop Conferecne Japan 2013 Winter)
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PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介(PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08)
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速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)
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PostgreSQLによるデータ分析ことはじめ
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Cloudianを利用したソリューション (Cloudian Summit 2012)
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2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174 出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023) 概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
harmonylab
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料) 2024年4月24日(水) 株式会社NTTデータグループ 技術開発本部 笠原 辰仁
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
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FIDO Alliance Osaka Seminar
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
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This presentation introduces a paper about offline reinforcement learning.
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
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atsushi061452
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FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
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論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
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FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
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2024/05/25 serverless Meetup osaka
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
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ssuserbefd24
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
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CRI Japan, Inc.
サイバーエージェントAI事業部の新卒研修で利用したスライドを公開します。
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
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yassun7010
FIDO Alliance Osaka Seminar
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
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FIDO Alliance
FIDO Alliance Osaka Seminar
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
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FIDO Alliance
YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。 【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models(解説編Part1で紹介) - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow(解説編Part2で紹介) - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
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Sony - Neural Network Libraries
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MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
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【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
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YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
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FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
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論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
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FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
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2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
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LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
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2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
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FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
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FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
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【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
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世界征服を目指す Jubatus だからこそ期待する 5 つのポイント
1.
Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 2013/06/02 Jubatus Casual Talks #1 NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 下垣 徹 世界征服を目指す Jubatus だからこそ 期待する 5 つのポイント
2.
2Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 下垣 徹 (しもがき とおる / @shimtoru) 株式会社NTTデータ 基盤システム事業本部 RDBMSスペシャリスト OSSのデータベース「PostgreSQL」使い ミッションクリティカルなOracleのシステムを PostgreSQLへ移行する案件を手掛ける Oracleの高速データロードツールSQL*Loaderの PostgreSQL版を開発 ここ数年はHadoopに従事 巨大なデータをどう取り扱うかに取り組む 2011/01/28発売の「Hadoop徹底入門」 でとりまとめを担当 第4刷を発売中 もうすぐ第二版を発売予定 自己紹介
3.
3Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 安定したシステムを提供するためには そのミドルウェアをコントロール可能であること コントロール可能であるためには、状態を正しく把握できること システムを提供する立場からすると「多種多様であること」は 必ずしも好ましいとは言えない 言うなれば 「多種 単 様」 であることが望ましい あれもこれも見ないといけない & 見るためのスキルが必要 結果としてメンテナンスコストが膨らむ 今日の立ち位置:システムを提供する側として
4.
4Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 静的なシステム・アーキテクチャ 付加しなければならない機能を作り込みやすい フレームワークとして使いやすい、分かり易い インストールしやすい メンテナンスしやすい 動的なシステム・アーキテクチャ 性能、サイジング 障害の検知、復旧する アプリケーション開発 機会学習のフレームワークとして必要なもの .. こと足りてる? 機能を開発、実装、検証する際に必要な、道具立てが揃っている 今日の立ち位置:システムを提供する側として
5.
5Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 比較的安心して使えるのは Classifier・Recommender あとは Anomaly Jubatus の各機能の実装状況 (2013年5月時点) NoNoNoNo 機能名機能名機能名機能名 実装状況実装状況実装状況実装状況 1 Classifier ◯ 最も安定した学習結果を得られる。 △ 学習の際のハイパーパラメータの調整機能が不足 2 Recommender ◯ 比較的安定した学習結果を得られる。 △ 類似度の計算方式を調整できない。 △ 並列処理時の有難味が薄い。 3 Regression △ 学習時の収束性に問題がある 4 Stat △ 基本的な統計処理が可能だが、統計処理の対象範囲指 定ができないため使い所が難しい 5 Graph △ 最短経路の探索機能に制限があり(landmarkの柔軟な 指定ができない)、出力される内容も正確でない場合がある。 △ 重み付きグラフ・有向グラフへに非対応 6 Anomaly ◯ 機能的には比較的使いやすい △ パラメータの調整が難しすぎる △ 自動的に「忘れる」機能が欲しい
6.
6Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 1. モデルの取得 2. 障害に対する配慮 3. ミドルウェアとしての構成をシンプルに 4. mixが効果的に動いてほしい 5. Jubatus の動作モデルのあり方について 世界征服を目指す Jubatus だからこそ期待する5つのポイント
7.
7Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 現状の Jubatus ではモデルを取得することができないため、Jubatus 内部での学習状況を把握できない 自社では Classifier について Jubatus の save の出力を参考に、モ デル(特徴ベクトル) を取得する機能を自作して活用中 「Rだと普通に使える機能」を提供してほしい @kumagi さんによると、すでに実装し終えているとか...?? 1. モデルが取得できない
8.
8Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 現状の Jubatus は、障害に対する配慮が十分とはいえない そもそも、どういう障害が起こりえて、どこを観測していればどのような 障害が発生していることを確認できるのだろうか? 例:この2つのエラーメッセージ、状態の違いって何...? - msgpackrpc.error.TimeoutError: Request timed out - msgpackrpc.error.RPCError: request timed out まずは「事象を把握できること」を地道に作りこんでほしい エラーメッセージから問題が識別できる 問題が識別できるようにエラーメッセージを出す 2. 障害に対する配慮
9.
9Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 現状の Jubatus は実験的に作ってみた要素が強い 1. パッケージの依存関係が多すぎる インストールが面倒くさい - devパッケージ・rpmパッケージともに用意されたので昔ほど煩雑ではない - ネットワークに繋がっている環境でインストールする分にはかまわないが... 依存パッケージのバージョンにもかなり引きずられる - Jubatus のバージョンアップのたびに周辺パッケージもアップデート いざ運用に入ったときにこれだけのパッケージの面倒をみるの...? - pficommon と MessagePack は特に強結合 3. ミドルウェアとしての構成が複雑
10.
10Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 2. 実装言語も多すぎる Jubatus は C++ で実装されているが、そのコードの一部を自動生成 するためにIDLが用意されている - mpidl : 各種ヘッダファイルの作成 → Haskel - jenerator : impl や keeper の作成 → OCaml 本当に言語を分ける必要があるのか... 3. ミドルウェアとしての構成が複雑
11.
11Copyright © 2013
NTT DATA Corporation Jubatus の Classifier は mix によって重みベクトル(モデルの 実体)を平均化している しかし、この操作の意味は少なくとも自明に了解できる類のも のではない 例えば、以下の二つの状況を考える。 1. データを 2 プロセスに振り分けて学習し、結果を平均化する 2. データを 1/2 に間引き、1 プロセスで学習する このどちらが「正しい」のかの判断には慎重な検討を要し、ある程度以 上のデータ量を前提とすれば、直感的には、むしろ後者の方が統計的 に正しい結果を得られるようにも思われる。 mix を効果的に使うための構成やチューニング方法といった情 報の提供も望まれる 4. mixが効果的に動いてほしい
12.
12Copyright © 2013
NTT DATA Corporation (参考) mix の動作検証 mixなし mix間隔512 mix間隔64 mix間隔8 1プロセス 8プロセス mixあり/mixなしで収束速度はほぼ同じ ※グラフの横軸 は投入件数、縦 軸は正答率(25 件ごとの移動平 均) <評価について> ・1 プロセスの場 合、評価を 8 回 に 1 回とした ・評価は特定の 1 プロセスについ てのみ実施した (8 プロセスの場 合はそのうちの 1 プロセス) mix間隔を狭めるにつれむしろ正答率の立ち上がりが鈍化 ・mix が効果を発揮できているのかを調査 ・Classifier に対し、20 Newsgroups の場 合の記事を 1 件ずつ評価・学習の順で投 入し、評価結果が正解か不正解かを出力
13.
13Copyright © 2013
NTT DATA Corporation 機械学習の特性と並列処理の有効活用について Jubatus は最初に実装された Classifier に適した動作モデルになっているが、全 モデルで共通の構成で良いのか? レコード群を各プロセスで分割して保持し、評価を並列実行するようにすれば高速 化可能なはず → Recommender に限らず機械学習モデルごとに並列度を活かせ るような動作モデルをとる必要があるのでは? 5. Jubatus の動作モデルのあり方について Classifier Recommender 学習 遅い 速い 評価 速い 遅い Classifier の場合、相対的に処理速度が 遅くなる学習フェーズの部分を並列化す ることで高速化を図っている Recommender の場合、並列度を上げても評価に かかる時間は一定(Jubatus ではモデルを全プロセ スで共通化するため) → 並列化してもプロセスのプールができるだけで あり、高速化は期待できず、有り難みが少ない
14.
14Copyright © 2013
NTT DATA Corporation Jubatus は開発チームが非常にアクティブ バグを指摘すると素早く修正してくれる これからが正念場のプロダクト Jubatusの発展を応援しています! 一緒にPOCをやってみたいという方は遠慮なくご連絡を! 最後に
15.
Copyright © 2011
NTT DATA Corporation Copyright © 2013 NTT DATA Corporation お問い合わせ先: 株式会社NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス URL: http://oss.nttdata.co.jp/hadoop メール: hadoop@kits.nttdata.co.jp TEL: 050-5546-2496