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Interview: Arno Candel, H2O.ai on the Basics of Deep Learning to Get You Started We discuss how Deep Learning is different from the other methods ofMachine Learning, unique characteristics and benefits of Deep Learning, and the key components of H2O architecture. Dr. Arno Candel is a Physicist & Hacker at H2O.ai. Prior to that, he was a founding Senior MTS at Skytree where he designed and impleme
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 Hadoop Conference Japan 2014 以前に告知したHadoop Conference Japan 2014で，弊社Software Architectの古橋が発表しました。 テーマは，Facebookが公開した新しい分散処理基盤，Presto。実はFacebookが彼らの超大規模なデータセットに対してインタラクティブに結果を返せるようにと開発されたものです。開発が始まってまだ2年も経っておりませんが，今ではトレジャーデータを初めとして多くのハッカー達がコミッターとして参加する活発的なプロジェクトに成長しています。 PrestoはHiveやImpalaと同じ「SQL Query Engine」であり，特に数百GBを超える大規模データに対してもインタラクティブなレスポンスを（コンマ0秒以下，遅くて
Netflix running Presto in theAWS CloudAI-enhanced descriptionNetflix runs Presto initsAWS cloud environment to enable low-latency ad-hoc queries on petabyte-scale data stored in S3. Some key thingsNetflix did include optimizing Presto to read from and write directly to S3, fixing bugs, integrating Presto withitsEMR and Ganglia monitoring, and deploying a 100+ node Presto cluster that handle
炎上するビッグデータ関連プロジェクトに、何らかの共通項や法則はあるのか。著名ブロガーでありイレギュラーズアンドパートナーズ代表取締役のやまもといちろう氏と、ベストセラー「統計学が最強の学問である」著者で統計家の西内啓氏が、ビッグデータ関連プロジェクトの闇に斬り込む。 最近、当初の計画通りに進んでいないビッグデータ関連プロジェクトの話題を聞く機会が増えています。関係者に話を聞いてみると、プロジェクトメンバーが想定していなかったところに地雷が埋まっていたり、壁が立ちはだかったりしているようです。 山本：そうですね。プロジェクトが進みはじめて、いい感じで加速し始めたところで、思わぬ壁が立ちはだかります。ほとんどは、技術的なものではなく、人間系なんですね。いきなり“ボスキャラ”と遭遇して、プロジェクトそのものが、にっちもさっちも進まなくなるケースもあるようです。 西内：仲間だと思っていた関係部署や
今回は前回のアドベントカレンダーに続き、UX Advent Calendar 2013にも参加させていただき、本日担当となるので、件名のトピックスでお届けしたいと思います。筆者はデザイナーやUXに携わっている方（の多くが）読んでいているWebDesigningという雑誌で1年ほど連載を行っています。筆者自身はUXには強く無いのですが、デザイナーやエンジニアにも解析を意識してもらいたいなと思い、コンテンツを毎月書いております。というわけで、UXの観点も交えながら、今年おすすめの記事を10+α個紹介いたします。 image fromflickr 1:唯一の販売チャネルから最大の成果を得るためにテスト＆分析でコンテンツ貢献度をチェック／ライフネット生命保険のアクセス解析事例【Web担当者フォーラム】 唯一の販売チャネルから最大の成果を得るためにテスト＆分析でコンテンツ貢献度をチェック／ライフネ
MobFoxの事例： 14日間で月間600億件のインプレッションを裁く 約200台のPHPアプリサーバを管理、PHPから排出されるログ管理システムを作っていたが、非常に運用が大変な状態に。 TDagentをデータセンターにインストール、2行書き換えるだけでTreasure Dataにアップするように対応可能。 溜まったデータを1時間毎にサマライズしてMySQLに送るように。それらを用いてダッシュボードに情報表示 データをアノニマイズして利用、重要な情報のみローカルで管理。 Vikiの事例： Korean Drama, Taiwanese Drama, Anime and Telenovelas free online with subtitles. - Viki Viki;最近楽天に買収された、オンラインビデオサービス。 データ解析用にHadppを持っていたが、どうやってデータを集めていい
クラウド型のデータウェアハウス（DWH）サービス「Treasure Data Service」を手掛けるトレジャーデータは12月9日、クエリの実行速度を従来比で10～50倍に高速化するというオプションサービス「Treasure Query Accelerator」の提供を始めた。 Treasure Data Serviceは、ユーザー企業が持つ大量のセンサーデータや購買取り引きデータ、Web閲覧データ、アプリケーションログデータなどをクラウド上に蓄積し、分析可能な形に整理して提供するサービス。有償版は月額3000ドルからのサブスクリプション制で利用でき、ビッグデータ活用基盤の構築・運用にかかる時間やコストを低減するとしている。 新サービスは、アドホックデータ解析向けに新たに構築したクエリエンジンを提供し、従来のバッチ型エンジンと比べてクエリ実行速度を高速化するもの。太田一樹CTOによれば、
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