SlideShare a Scribd company logo
1 of 69
Jubatus
使ってみたよ
TokyoR #44
小林 達 @soultoru
※ この資料の情報は個人の見解であり、
所属団体や資料を参考にした個人・団体様には
一切関係ないです。
あっても見逃してください。
早速ですが、
こんなことに
困っていません
か?
問
関係者がデータ
を小出しに
提出してくる
データが巨大で
1 台のサーバの
メモリには
載らない
データ投入から
分析結果の出力
まで長時間
あるよ。
https://preferred.jp/
アジェンダ
●
どんなもの?
●
何ができるの?
●
どうして動くの?
●
作ってみた
●
R から使うには
●
どんなもの?
●
何ができるの?
●
どうして動くの?
●
作ってみた
●
R から使うには
Jubatus =
機械学習
エンジン
「分散した
データ」を
「常に素早く」
「深く分析」
https://preferred.jp/product/jubatus/
PFI と NTT が
共同開発の
国産 OSS
※ 現在は Preferred Networks がライセンスを保有しているみたいです。
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/14/100101159/
●
どんなもの?
●
何ができるの?
●
どうして動くの?
●
作ってみた
●
R から使うには
Jubatus =
機械学習
エンジン
多値分類
線形回帰
クラスタリング
クラスタ分析
時系列データの統計分析
近傍探索
推薦
グラフマイニング
異常検知
これらの
機械学習タスク
を
オンラインに
分散処理できる
!
●
どんなもの?
●
何ができるの?
●
どうして動くの?
●
作ってみた
●
R から使うには
Jubatus =
機械学習
エンジン
多値分類
線形回帰
クラスタリング
クラスタ分析
時系列データの統計分析
近傍探索
推薦
グラフマイニング
異常検知
機械学習とは、
簡単にはデータに対して何かのモデルに対して
問題を解くことで意図した動作を機械にさせる
※ 詳しい原理は書籍を読んでください
オンライン
勉強しろ
結果くれ
Datum
この間わずか
数十 ms で OK !
ほい
※ 状況によって違います
結果
なぜオンライン
で動くのか?
オンライン化
のマジック =
確率的
勾配降下法
目的関数が期待値で表された最適化問題
          (  は確率密度関数)
に対するオンライン最適化アルゴリズム.
目的関数の勾配が得られる状況下では,  通常の勾配法が適用
可能だが,  の計算が高コストであまり現実的ではない場合が
ある.そこで,  の代わりに近似的に   を用いた勾配法
         ( は反復時点での実現値)
が確率的勾配降下法( Stochastic Gradient Descent, 以下 SGD )
である.    は   平均的にはと一致するので通常の勾配
法と同様な収束性が期待される.
http://www.msi.co.jp/nuopt/glossary/term_da265770bed70e5f0a764f3d20c0ce3d242e6467.html
※Jubatus は同様ではあるが違うアルゴリズム使ってるかも。ソースそこまで読んでないす。
分散処理
勉強しろ
Datum
勉強しろ
Datum
こそこそ
結果くれ
結果くれ
どっちに聞いても
いいよ!
結果が少し
違うかもだけど
なぜ分散処理
できるか
「こそこそ」
に秘密あり!
分散学習機構
Mix
データそのもの
をやりとり
しない
(大きいから)
分析結果
( モデル ) を
ガッチャンコ
(平均化)
データ モデル
全部処理。。。
モデルの平均
とるだけ!
※ 「モデルの平均とるだけ」はイメージです。
実際にはもっと難しい処理しているはずです。
ただし、
データの
Update 毎に
Mix しない
=
分析結果が
ノード毎
違う可能性
●
どんなもの?
●
何ができるの?
●
どうして動くの?
●
作ってみた
●
R から使うには
http://karaoke.pink
アプリ作ってみました。
推薦エンジンを中で使ってます。
●
どんなもの?
●
何ができるの?
●
どうして動くの?
●
作ってみた
●
R から使うには
残念なお知らせ残念なお知らせ
R のライブラリ
はまだないみたい
です。。。
今のところ
C++ 、 Java
Python 、 Ruby
に対応
でも
動かせる可能性
はありますっ
1
Msgpack + RPC
を R で実装
2
C++ ライブラリ
を Rcpp
で呼び出す
3
RESTapi を Ruby
などで作成
RCurl で呼び出す
すみません、
どれも試せて
ないです。。。
本当は R のドライバライブラリ
公開したかったのですが間に合いませんでした
●
まとめ
Jubatus =
機械学習
エンジン
「分散した
データ」を
「常に素早く」
「深く分析」
今は
(簡単には)
R から動かない
※ その内なんとか
するかも
おしまい

More Related Content

What's hot

評BanにおけるJubatus活用事例
評BanにおけるJubatus活用事例評BanにおけるJubatus活用事例
評BanにおけるJubatus活用事例JubatusOfficial
 
大規模データ時代に求められる自然言語処理
大規模データ時代に求められる自然言語処理大規模データ時代に求められる自然言語処理
大規模データ時代に求められる自然言語処理Preferred Networks
 
Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門Shohei Hido
 
本当に知ってる!? リアルなデータ分析の世界~サイカのエンジニアが語る、話題の技術の「いま」と「未来」~
本当に知ってる!? リアルなデータ分析の世界~サイカのエンジニアが語る、話題の技術の「いま」と「未来」~本当に知ってる!? リアルなデータ分析の世界~サイカのエンジニアが語る、話題の技術の「いま」と「未来」~
本当に知ってる!? リアルなデータ分析の世界~サイカのエンジニアが語る、話題の技術の「いま」と「未来」~Hisao Soyama
 
企業における自然言語処理技術の活用の現場(情報処理学会東海支部主催講演会@名古屋大学)
企業における自然言語処理技術の活用の現場(情報処理学会東海支部主催講演会@名古屋大学)企業における自然言語処理技術の活用の現場(情報処理学会東海支部主催講演会@名古屋大学)
企業における自然言語処理技術の活用の現場(情報処理学会東海支部主催講演会@名古屋大学)Yuya Unno
 
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平Preferred Networks
 
ビッグデータはどこまで効率化できるか?
ビッグデータはどこまで効率化できるか?ビッグデータはどこまで効率化できるか?
ビッグデータはどこまで効率化できるか?Shohei Hido
 
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹Preferred Networks
 
Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習@先端金融テクノロジー研究会
Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習@先端金融テクノロジー研究会Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習@先端金融テクノロジー研究会
Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習@先端金融テクノロジー研究会Yuya Unno
 
ICML2013読み会 開会宣言
ICML2013読み会 開会宣言ICML2013読み会 開会宣言
ICML2013読み会 開会宣言Shohei Hido
 
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFAShohei Hido
 
Twitter分析のためのリアルタイム分析基盤@第4回Twitter研究会
Twitter分析のためのリアルタイム分析基盤@第4回Twitter研究会Twitter分析のためのリアルタイム分析基盤@第4回Twitter研究会
Twitter分析のためのリアルタイム分析基盤@第4回Twitter研究会Yuya Unno
 
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話Yuji Sakurai
 
イノベーションことはじめ
イノベーションことはじめイノベーションことはじめ
イノベーションことはじめPreferred Networks
 
Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用Yuya Unno
 
データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方Shohei Hido
 

What's hot (20)

評BanにおけるJubatus活用事例
評BanにおけるJubatus活用事例評BanにおけるJubatus活用事例
評BanにおけるJubatus活用事例
 
mlabforum2012_okanohara
mlabforum2012_okanoharamlabforum2012_okanohara
mlabforum2012_okanohara
 
大規模データ時代に求められる自然言語処理
大規模データ時代に求められる自然言語処理大規模データ時代に求められる自然言語処理
大規模データ時代に求められる自然言語処理
 
Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門
 
本当に知ってる!? リアルなデータ分析の世界~サイカのエンジニアが語る、話題の技術の「いま」と「未来」~
本当に知ってる!? リアルなデータ分析の世界~サイカのエンジニアが語る、話題の技術の「いま」と「未来」~本当に知ってる!? リアルなデータ分析の世界~サイカのエンジニアが語る、話題の技術の「いま」と「未来」~
本当に知ってる!? リアルなデータ分析の世界~サイカのエンジニアが語る、話題の技術の「いま」と「未来」~
 
aiconf2017okanohara
aiconf2017okanoharaaiconf2017okanohara
aiconf2017okanohara
 
企業における自然言語処理技術の活用の現場(情報処理学会東海支部主催講演会@名古屋大学)
企業における自然言語処理技術の活用の現場(情報処理学会東海支部主催講演会@名古屋大学)企業における自然言語処理技術の活用の現場(情報処理学会東海支部主催講演会@名古屋大学)
企業における自然言語処理技術の活用の現場(情報処理学会東海支部主催講演会@名古屋大学)
 
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平
 
自然言語処理紹介(就職編)
自然言語処理紹介(就職編)自然言語処理紹介(就職編)
自然言語処理紹介(就職編)
 
ビッグデータはどこまで効率化できるか?
ビッグデータはどこまで効率化できるか?ビッグデータはどこまで効率化できるか?
ビッグデータはどこまで効率化できるか?
 
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹
 
Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習@先端金融テクノロジー研究会
Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習@先端金融テクノロジー研究会Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習@先端金融テクノロジー研究会
Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習@先端金融テクノロジー研究会
 
ICML2013読み会 開会宣言
ICML2013読み会 開会宣言ICML2013読み会 開会宣言
ICML2013読み会 開会宣言
 
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA
 
Twitter分析のためのリアルタイム分析基盤@第4回Twitter研究会
Twitter分析のためのリアルタイム分析基盤@第4回Twitter研究会Twitter分析のためのリアルタイム分析基盤@第4回Twitter研究会
Twitter分析のためのリアルタイム分析基盤@第4回Twitter研究会
 
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話
 
イノベーションことはじめ
イノベーションことはじめイノベーションことはじめ
イノベーションことはじめ
 
Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
 
データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方
 
tut_pfi_2012
tut_pfi_2012tut_pfi_2012
tut_pfi_2012
 

Viewers also liked

Mr201306 機械学習のセキュリティ技術応用
Mr201306 機械学習のセキュリティ技術応用Mr201306 機械学習のセキュリティ技術応用
Mr201306 機械学習のセキュリティ技術応用FFRI, Inc.
 
Jubatus: 分散協調をキーとした大規模リアルタイム機械学習プラットフォーム
Jubatus: 分散協調をキーとした大規模リアルタイム機械学習プラットフォームJubatus: 分散協調をキーとした大規模リアルタイム機械学習プラットフォーム
Jubatus: 分散協調をキーとした大規模リアルタイム機械学習プラットフォームPreferred Networks
 
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
 
実戦投入する機械学習
実戦投入する機械学習実戦投入する機械学習
実戦投入する機械学習Takahiro Kubo
 
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11Minoru Chikamune
 
機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践Preferred Networks
 
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話Ryota Kamoshida
 
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual TalksYuya Unno
 

Viewers also liked (8)

Mr201306 機械学習のセキュリティ技術応用
Mr201306 機械学習のセキュリティ技術応用Mr201306 機械学習のセキュリティ技術応用
Mr201306 機械学習のセキュリティ技術応用
 
Jubatus: 分散協調をキーとした大規模リアルタイム機械学習プラットフォーム
Jubatus: 分散協調をキーとした大規模リアルタイム機械学習プラットフォームJubatus: 分散協調をキーとした大規模リアルタイム機械学習プラットフォーム
Jubatus: 分散協調をキーとした大規模リアルタイム機械学習プラットフォーム
 
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
 
実戦投入する機械学習
実戦投入する機械学習実戦投入する機械学習
実戦投入する機械学習
 
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
 
機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践
 
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話
 
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
 

Similar to Jubatus使ってみた

Out systemsaichiusermeeting#5 lt2
Out systemsaichiusermeeting#5 lt2Out systemsaichiusermeeting#5 lt2
Out systemsaichiusermeeting#5 lt2潤司 渡部
 
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也Preferred Networks
 
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみたJupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみたSatoshi Yazawa
 
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則aslead
 
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則 NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則 aslead
 
ユニットテストと始める始める安全なPythonライブラリ開発
ユニットテストと始める始める安全なPythonライブラリ開発ユニットテストと始める始める安全なPythonライブラリ開発
ユニットテストと始める始める安全なPythonライブラリ開発Yuya Oka
 
co-meeting_meetup_vol1_利用事例紹介(newデイシス)
co-meeting_meetup_vol1_利用事例紹介(newデイシス)co-meeting_meetup_vol1_利用事例紹介(newデイシス)
co-meeting_meetup_vol1_利用事例紹介(newデイシス)Satoshi Furuichi
 
私がMuninに恋する理由 - インフラエンジニアでも監視がしたい! -
私がMuninに恋する理由 - インフラエンジニアでも監視がしたい! -私がMuninに恋する理由 - インフラエンジニアでも監視がしたい! -
私がMuninに恋する理由 - インフラエンジニアでも監視がしたい! -Masahito Zembutsu
 
強化学習@PyData.Tokyo
強化学習@PyData.Tokyo強化学習@PyData.Tokyo
強化学習@PyData.TokyoNaoto Yoshida
 
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣aslead
 
大学生のTwitter利用に関する定量分析―利用目的とサービス設計の関係―
大学生のTwitter利用に関する定量分析―利用目的とサービス設計の関係―大学生のTwitter利用に関する定量分析―利用目的とサービス設計の関係―
大学生のTwitter利用に関する定量分析―利用目的とサービス設計の関係―Hisao Soyama
 
@nifty エンジニアサポートの使い方
@nifty エンジニアサポートの使い方@nifty エンジニアサポートの使い方
@nifty エンジニアサポートの使い方Yuichi Saotome
 
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~法林浩之
 
ビジネスマネージャとデータ分析
ビジネスマネージャとデータ分析ビジネスマネージャとデータ分析
ビジネスマネージャとデータ分析TOSHI STATS Co.,Ltd.
 
深層学習フレームワークChainerの特徴
深層学習フレームワークChainerの特徴深層学習フレームワークChainerの特徴
深層学習フレームワークChainerの特徴Yuya Unno
 
イマドキのUbuntu活用法
イマドキのUbuntu活用法イマドキのUbuntu活用法
イマドキのUbuntu活用法Hiroshi Chonan
 
Call for Speakersに講演を256倍通す方法
Call for Speakersに講演を256倍通す方法Call for Speakersに講演を256倍通す方法
Call for Speakersに講演を256倍通す方法Kentaro Takeda
 
20131116 creators meetup
20131116 creators meetup20131116 creators meetup
20131116 creators meetupSeigo Tanaka
 

Similar to Jubatus使ってみた (20)

Out systemsaichiusermeeting#5 lt2
Out systemsaichiusermeeting#5 lt2Out systemsaichiusermeeting#5 lt2
Out systemsaichiusermeeting#5 lt2
 
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
 
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみたJupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた
 
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
 
Iot_demo_challenger
Iot_demo_challengerIot_demo_challenger
Iot_demo_challenger
 
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則 NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
 
ユニットテストと始める始める安全なPythonライブラリ開発
ユニットテストと始める始める安全なPythonライブラリ開発ユニットテストと始める始める安全なPythonライブラリ開発
ユニットテストと始める始める安全なPythonライブラリ開発
 
co-meeting_meetup_vol1_利用事例紹介(newデイシス)
co-meeting_meetup_vol1_利用事例紹介(newデイシス)co-meeting_meetup_vol1_利用事例紹介(newデイシス)
co-meeting_meetup_vol1_利用事例紹介(newデイシス)
 
私がMuninに恋する理由 - インフラエンジニアでも監視がしたい! -
私がMuninに恋する理由 - インフラエンジニアでも監視がしたい! -私がMuninに恋する理由 - インフラエンジニアでも監視がしたい! -
私がMuninに恋する理由 - インフラエンジニアでも監視がしたい! -
 
強化学習@PyData.Tokyo
強化学習@PyData.Tokyo強化学習@PyData.Tokyo
強化学習@PyData.Tokyo
 
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣
 
大学生のTwitter利用に関する定量分析―利用目的とサービス設計の関係―
大学生のTwitter利用に関する定量分析―利用目的とサービス設計の関係―大学生のTwitter利用に関する定量分析―利用目的とサービス設計の関係―
大学生のTwitter利用に関する定量分析―利用目的とサービス設計の関係―
 
@nifty エンジニアサポートの使い方
@nifty エンジニアサポートの使い方@nifty エンジニアサポートの使い方
@nifty エンジニアサポートの使い方
 
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~
 
ビジネスマネージャとデータ分析
ビジネスマネージャとデータ分析ビジネスマネージャとデータ分析
ビジネスマネージャとデータ分析
 
深層学習フレームワークChainerの特徴
深層学習フレームワークChainerの特徴深層学習フレームワークChainerの特徴
深層学習フレームワークChainerの特徴
 
イマドキのUbuntu活用法
イマドキのUbuntu活用法イマドキのUbuntu活用法
イマドキのUbuntu活用法
 
Call for Speakersに講演を256倍通す方法
Call for Speakersに講演を256倍通す方法Call for Speakersに講演を256倍通す方法
Call for Speakersに講演を256倍通す方法
 
20131116 creators meetup
20131116 creators meetup20131116 creators meetup
20131116 creators meetup
 
02.超初心者向けセキュリティ入門(IoT)
02.超初心者向けセキュリティ入門(IoT)02.超初心者向けセキュリティ入門(IoT)
02.超初心者向けセキュリティ入門(IoT)
 

More from Tohru Kobayashi

IBM Watson Visual Recognition を紹介するよ
IBM Watson Visual Recognition を紹介するよIBM Watson Visual Recognition を紹介するよ
IBM Watson Visual Recognition を紹介するよTohru Kobayashi
 
怠惰な私がプログラミングするときに重要だと考えているたった1つのこと
怠惰な私がプログラミングするときに重要だと考えているたった1つのこと怠惰な私がプログラミングするときに重要だと考えているたった1つのこと
怠惰な私がプログラミングするときに重要だと考えているたった1つのことTohru Kobayashi
 
○○でかんたんお部屋探し!
○○でかんたんお部屋探し!○○でかんたんお部屋探し!
○○でかんたんお部屋探し!Tohru Kobayashi
 

More from Tohru Kobayashi (6)

IBM Watson Visual Recognition を紹介するよ
IBM Watson Visual Recognition を紹介するよIBM Watson Visual Recognition を紹介するよ
IBM Watson Visual Recognition を紹介するよ
 
怠惰な私がプログラミングするときに重要だと考えているたった1つのこと
怠惰な私がプログラミングするときに重要だと考えているたった1つのこと怠惰な私がプログラミングするときに重要だと考えているたった1つのこと
怠惰な私がプログラミングするときに重要だと考えているたった1つのこと
 
○○でかんたんお部屋探し!
○○でかんたんお部屋探し!○○でかんたんお部屋探し!
○○でかんたんお部屋探し!
 
RでAHP
RでAHPRでAHP
RでAHP
 
20121205 jjbug
20121205 jjbug20121205 jjbug
20121205 jjbug
 
RをAWSで使おう
RをAWSで使おうRをAWSで使おう
RをAWSで使おう
 

Recently uploaded

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
 
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directoryosamut
 
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxIoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxAtomu Hidaka
 
[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[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
 
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Danieldanielhu54
 
UPWARD_share_company_information_20240415.pdf
UPWARD_share_company_information_20240415.pdfUPWARD_share_company_information_20240415.pdf
UPWARD_share_company_information_20240415.pdffurutsuka
 
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000Shota Ito
 

Recently uploaded (9)

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
 
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
 
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
 
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxIoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
 
[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[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
 
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
 
UPWARD_share_company_information_20240415.pdf
UPWARD_share_company_information_20240415.pdfUPWARD_share_company_information_20240415.pdf
UPWARD_share_company_information_20240415.pdf
 
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
 

Jubatus使ってみた