Submit Search
Upload
Jubatus 1.0 の紹介
•
Download as PPTX, PDF
•
0 likes
•
10,797 views
J
JubatusOfficial
Follow
Jubatusハッカソンで紹介したJubatus1.0の主要アップデートについて
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 13
Download now
Recommended
Jubaanomalyについて
Jubaanomalyについて
JubatusOfficial
Jubakit の紹介
Jubakit の紹介
kmaehashi
Jubatus使ってみた 作ってみたJubatus
Jubatus使ってみた 作ってみたJubatus
JubatusOfficial
Jubakitの紹介
Jubakitの紹介
JubatusOfficial
Jubatusでマルウェア分類
Jubatusでマルウェア分類
Shuzo Kashihara
Jubakitの解説
Jubakitの解説
JubatusOfficial
データ圧縮アルゴリズムを用いたマルウェア感染通信ログの判定
データ圧縮アルゴリズムを用いたマルウェア感染通信ログの判定
JubatusOfficial
Jubatus分類器の活用テクニック
Jubatus分類器の活用テクニック
JubatusOfficial
Recommended
Jubaanomalyについて
Jubaanomalyについて
JubatusOfficial
Jubakit の紹介
Jubakit の紹介
kmaehashi
Jubatus使ってみた 作ってみたJubatus
Jubatus使ってみた 作ってみたJubatus
JubatusOfficial
Jubakitの紹介
Jubakitの紹介
JubatusOfficial
Jubatusでマルウェア分類
Jubatusでマルウェア分類
Shuzo Kashihara
Jubakitの解説
Jubakitの解説
JubatusOfficial
データ圧縮アルゴリズムを用いたマルウェア感染通信ログの判定
データ圧縮アルゴリズムを用いたマルウェア感染通信ログの判定
JubatusOfficial
Jubatus分類器の活用テクニック
Jubatus分類器の活用テクニック
JubatusOfficial
Jubatus Python特徴抽出プラグイン
Jubatus Python特徴抽出プラグイン
Tetsuya Shioda
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Yasuyuki Sugai
「深層学習」の本に出てきたデータセット達
「深層学習」の本に出てきたデータセット達
Hiromasa Ohashi
Away3D 4.1 パーティクル入門
Away3D 4.1 パーティクル入門
Yasunobu Ikeda
JubaQLご紹介
JubaQLご紹介
JubatusOfficial
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
JubatusOfficial
pylearn2を用いた Deep Learning (E-Cell sprint 2014 発表内容)
pylearn2を用いた Deep Learning (E-Cell sprint 2014 発表内容)
Shohei Nagata
research(9:24)
research(9:24)
Hayato Nishimaru
jubarecommenderの紹介
jubarecommenderの紹介
JubatusOfficial
ルールベースから機械学習への道 公開用
ルールベースから機械学習への道 公開用
nishio
Deep Learning Implementations: pylearn2 and torch7 (JNNS 2015)
Deep Learning Implementations: pylearn2 and torch7 (JNNS 2015)
Kotaro Nakayama
【Unite Tokyo 2019】たのしいDOTS〜初級から上級まで〜
【Unite Tokyo 2019】たのしいDOTS〜初級から上級まで〜
UnityTechnologiesJapan002
SensorBeeでChainerをプラグインとして使う
SensorBeeでChainerをプラグインとして使う
Daisuke Tanaka
jubabanditの紹介
jubabanditの紹介
JubatusOfficial
[第2版]Python機械学習プログラミング 第9章
[第2版]Python機械学習プログラミング 第9章
Haruki Eguchi
分類問題 - 機械学習ライブラリ scikit-learn の活用
分類問題 - 機械学習ライブラリ scikit-learn の活用
y-uti
2013.07.15 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習
2013.07.15 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習
Motoya Wakiyama
SensorBeeの紹介
SensorBeeの紹介
Shuzo Kashihara
SensorBeeのご紹介
SensorBeeのご紹介
Daisuke Tanaka
Oocon2020 presentation slide @kozukorio
Oocon2020 presentation slide @kozukorio
Hirokazu Kobayashi
Jubatus解説本の紹介
Jubatus解説本の紹介
JubatusOfficial
小町のレス数が予測できるか試してみた
小町のレス数が予測できるか試してみた
JubatusOfficial
More Related Content
What's hot
Jubatus Python特徴抽出プラグイン
Jubatus Python特徴抽出プラグイン
Tetsuya Shioda
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Yasuyuki Sugai
「深層学習」の本に出てきたデータセット達
「深層学習」の本に出てきたデータセット達
Hiromasa Ohashi
Away3D 4.1 パーティクル入門
Away3D 4.1 パーティクル入門
Yasunobu Ikeda
JubaQLご紹介
JubaQLご紹介
JubatusOfficial
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
JubatusOfficial
pylearn2を用いた Deep Learning (E-Cell sprint 2014 発表内容)
pylearn2を用いた Deep Learning (E-Cell sprint 2014 発表内容)
Shohei Nagata
research(9:24)
research(9:24)
Hayato Nishimaru
jubarecommenderの紹介
jubarecommenderの紹介
JubatusOfficial
ルールベースから機械学習への道 公開用
ルールベースから機械学習への道 公開用
nishio
Deep Learning Implementations: pylearn2 and torch7 (JNNS 2015)
Deep Learning Implementations: pylearn2 and torch7 (JNNS 2015)
Kotaro Nakayama
【Unite Tokyo 2019】たのしいDOTS〜初級から上級まで〜
【Unite Tokyo 2019】たのしいDOTS〜初級から上級まで〜
UnityTechnologiesJapan002
SensorBeeでChainerをプラグインとして使う
SensorBeeでChainerをプラグインとして使う
Daisuke Tanaka
jubabanditの紹介
jubabanditの紹介
JubatusOfficial
[第2版]Python機械学習プログラミング 第9章
[第2版]Python機械学習プログラミング 第9章
Haruki Eguchi
分類問題 - 機械学習ライブラリ scikit-learn の活用
分類問題 - 機械学習ライブラリ scikit-learn の活用
y-uti
2013.07.15 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習
2013.07.15 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習
Motoya Wakiyama
SensorBeeの紹介
SensorBeeの紹介
Shuzo Kashihara
SensorBeeのご紹介
SensorBeeのご紹介
Daisuke Tanaka
Oocon2020 presentation slide @kozukorio
Oocon2020 presentation slide @kozukorio
Hirokazu Kobayashi
What's hot
(20)
Jubatus Python特徴抽出プラグイン
Jubatus Python特徴抽出プラグイン
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
「深層学習」の本に出てきたデータセット達
「深層学習」の本に出てきたデータセット達
Away3D 4.1 パーティクル入門
Away3D 4.1 パーティクル入門
JubaQLご紹介
JubaQLご紹介
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
pylearn2を用いた Deep Learning (E-Cell sprint 2014 発表内容)
pylearn2を用いた Deep Learning (E-Cell sprint 2014 発表内容)
research(9:24)
research(9:24)
jubarecommenderの紹介
jubarecommenderの紹介
ルールベースから機械学習への道 公開用
ルールベースから機械学習への道 公開用
Deep Learning Implementations: pylearn2 and torch7 (JNNS 2015)
Deep Learning Implementations: pylearn2 and torch7 (JNNS 2015)
【Unite Tokyo 2019】たのしいDOTS〜初級から上級まで〜
【Unite Tokyo 2019】たのしいDOTS〜初級から上級まで〜
SensorBeeでChainerをプラグインとして使う
SensorBeeでChainerをプラグインとして使う
jubabanditの紹介
jubabanditの紹介
[第2版]Python機械学習プログラミング 第9章
[第2版]Python機械学習プログラミング 第9章
分類問題 - 機械学習ライブラリ scikit-learn の活用
分類問題 - 機械学習ライブラリ scikit-learn の活用
2013.07.15 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習
2013.07.15 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習
SensorBeeの紹介
SensorBeeの紹介
SensorBeeのご紹介
SensorBeeのご紹介
Oocon2020 presentation slide @kozukorio
Oocon2020 presentation slide @kozukorio
Viewers also liked
Jubatus解説本の紹介
Jubatus解説本の紹介
JubatusOfficial
小町のレス数が予測できるか試してみた
小町のレス数が予測できるか試してみた
JubatusOfficial
Python 特徴抽出プラグイン
Python 特徴抽出プラグイン
JubatusOfficial
単語コレクター(文章自動校正器)
単語コレクター(文章自動校正器)
JubatusOfficial
新機能紹介 1.0.6
新機能紹介 1.0.6
JubatusOfficial
新聞から今年の漢字を予測する
新聞から今年の漢字を予測する
JubatusOfficial
発言小町からのプロファイリング
発言小町からのプロファイリング
JubatusOfficial
かまってちゃん小町
かまってちゃん小町
JubatusOfficial
小町の溜息
小町の溜息
JubatusOfficial
銀座のママ
銀座のママ
JubatusOfficial
JUBARHYME
JUBARHYME
JubatusOfficial
地域の魅力を伝えるツアーガイドAI
地域の魅力を伝えるツアーガイドAI
JubatusOfficial
gRPCをちょこっと調べた話
gRPCをちょこっと調べた話
Shuzo Kashihara
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
Shohei Hido
Jubatusハンズオン 機械学習はじめてみた
Jubatusハンズオン 機械学習はじめてみた
JubatusOfficial
もくもくしたこと
もくもくしたこと
k_oi
"アレ"からJubatusを使う
"アレ"からJubatusを使う
JubatusOfficial
もくもく成果 IMAMASU
もくもく成果 IMAMASU
JubatusOfficial
コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用
コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用
JubatusOfficial
Apache Thrift Outline
Apache Thrift Outline
Akihiro Katou
Viewers also liked
(20)
Jubatus解説本の紹介
Jubatus解説本の紹介
小町のレス数が予測できるか試してみた
小町のレス数が予測できるか試してみた
Python 特徴抽出プラグイン
Python 特徴抽出プラグイン
単語コレクター(文章自動校正器)
単語コレクター(文章自動校正器)
新機能紹介 1.0.6
新機能紹介 1.0.6
新聞から今年の漢字を予測する
新聞から今年の漢字を予測する
発言小町からのプロファイリング
発言小町からのプロファイリング
かまってちゃん小町
かまってちゃん小町
小町の溜息
小町の溜息
銀座のママ
銀座のママ
JUBARHYME
JUBARHYME
地域の魅力を伝えるツアーガイドAI
地域の魅力を伝えるツアーガイドAI
gRPCをちょこっと調べた話
gRPCをちょこっと調べた話
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
Jubatusハンズオン 機械学習はじめてみた
Jubatusハンズオン 機械学習はじめてみた
もくもくしたこと
もくもくしたこと
"アレ"からJubatusを使う
"アレ"からJubatusを使う
もくもく成果 IMAMASU
もくもく成果 IMAMASU
コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用
コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用
Apache Thrift Outline
Apache Thrift Outline
Recently uploaded
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
Ryo Sasaki
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
Toru Tamaki
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Yuma Ohgami
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
sugiuralab
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
Toru Tamaki
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
taisei2219
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
iPride Co., Ltd.
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
Toru Tamaki
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
danielhu54
Recently uploaded
(9)
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Jubatus 1.0 の紹介
1.
Jubatus 1.0 Yuhara Motoki Jubatusハッカソン
with 読売新聞#2
2.
(ユバタス)とは? 2 • 「分散したデータ」を • 「常に素早く」 •
「深く分析する」 ことを狙ったオンライン機械学習向け分散処理フレームワーク
3.
Jubatusの歩み 3 version 新機能 説明 0.1
分類機能 与えられたデータをカテゴリに分類する機能を実装 0.2 推薦機能 与えられたデータと似ているデータを推薦する機能を実装 回帰分析機能 与えられたデータに対する出力の値を推定する機能を実装 統計機能 データの頻度、標準偏差、最大値、最小値などの統計情報を集計する機能を実装 0.3 グラフマイニング機能 与えられたグラフ構造から中心点や最短経路を抽出する機能を実装 0.4 異常検知機能 与えられたデータ集合のなかから外れ値(異常値)を検知 0.5 クラスタリング機能 与えられたデータ集合を教師データなしで指定された個数にグルーピング 近傍探索機能 登録されたデータ集合から、指定されたデータに類似したものを高速に取得する 0.7 Bandit機能 選択肢と結果を与える事で選択肢の探索と活用を並行して行い、効用を最大化する選 択肢を分析する 0.8 JubaQL機能 SQL-likeにJubatusを実行するためのDSL 0.9 Jubakit Jubatusを利用した機械学習実行のためのサポートツール 近傍探索機能の高速化 SIMDの活用などにより最大20倍の高速化を実現
4.
Jubatus1.0のリリース内容 4 1. 機械学習アルゴリズムの拡充 1. 回帰分析機能 1.
分類機能でサポートしているアルゴリズムをサポート 2. クラスタリング機能 1. DBSCANアルゴリズムのサポート 2. Jubatus Coreのpythonバインディングを提供 3. 画像特徴量抽出プラグインの実装 4. 公式Dockerイメージの提供 5. 公式ドキュメント(HP)の拡充
5.
1. 機械学習アルゴリズムの拡充(1) 5 • 回帰分析機能(regression) •
分類器でサポートされているアルゴリズム全てを回帰分析機能でも利用でき るように アルゴリズム名 1.0.0以前 1.0.0 手法の種類 Perceptron × ○ 線形回帰 PA × ○ 線形回帰 PA1 ○ ○ 線形回帰 PA2 × ○ 線形回帰 CW × ○ 線形回帰 AROW × ○ 線形回帰 NHERD × ○ 線形回帰 NN × ○ k-近傍法(hash値による近似) cosine × ○ k-近傍法(厳密なcosine距離) euclidean × ○ k-近傍法(厳密なeuclid距離)
6.
1. 機械学習アルゴリズムの拡充(2) 6 • クラスタリング機能(clustering) •
DBSCANの実装 • density-based clustering • クラスタ数の指定が不要 • min_core_point:クラスタを構成する最小データ数 • eps:同クラスタにまとめるデータ間の距離 eps min_core_point:3 K-means DBSCAN
7.
1. 機械学習アルゴリズムの拡充(2) 7 • Clustering
APIの変更、追加 • データ追加時にIDを付与すように修正 • IDだけを返却する軽量なAPIを追加 新規追加
8.
2. Jubatus-coreのpythonライブラリ化 8 • Embedded
Jubatus Python • Jubatus Core のアルゴリズムを直接 Python から呼び出せる • RPC クライアントと互換の API インタフェースを提供 • コードの修正不要で、段階的なサイジングが可能 Embedded Jubatus Python スタンドアロンモード 分散モード ネットワーク(RPC)や設定ファイルの ハンドリングなど面倒な作業が不要。 精度検証 (PoC) フェーズに最適 Jubatus サーバ (1台構成) として、 クライアントとサーバを分離 Jubatus を複数台で構成することにより さらにスループットが向上 本番運用開始 スケールアウト 現状ではmacではインストールできない
9.
3.画像特徴量抽出プラグインの実装 9 • OpenCVを利用して、画像から特徴量を抽出できるようになりました • 1.0.0で対応している特徴量抽出アルゴリズムは、RGBとORB ※利用にはopencv2.3以上が必要です 画像特徴量抽出 プラグイン 特徴ベクトル(RGBの例) x1y1-Red
115.0 x1y1-Green 110.0 x1y1-Blue 0.0 x1y2-Red 10.0 … … Jubaclassifier jubaclustering Jubarecommender …
10.
4.公式Dockerイメージの提供 10 • Dockerhub に
Jubatus イメージを公開しました • docker pull jubatus/jubatus だけで Jubatus を利用できる環境が手に入 ります • 詳しくは Jubatus Blog を参照 (→ Jubatus Docker で検索) • http://blog.jubat.us/2016/02/running-jubatus-on-docker.html
11.
Jubatus 公式HP が変わりました 11 ナビゲーションバーから 各コンテンツに アクセスしやすくなりました
12.
バグfix 12 • 17件のバグを修正 • 主要なバグの内容 •
Recommender エンジン • inverted_index / inverted_index_euclid 利用時に、稀に clear_row API で行削除がで きない問題を修正 • Graph エンジン • 起動直後の Jubatus サーバにモデルファイルを load すると、node / edge ID の重複が 発生してしまう問題を修正
13.
おわりに 13 •Juabtus 1.0(10/31)での大きな機能追加・改善 を紹介 •これ以外にも細かなバグフィクスや機能改善も実施 •引き続き、みなさまからのコントリビュートお待ち してます
Download now