2016-04-29
「詳解 Apache Spark」を共著で執筆しました (ので、みなさんぜひご購入ください!)
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はじめに 昨年の秋ごろから、リクルートテクノロジーズの石川有さんらとともに共著で執筆していた「 詳解 Apache Spark 」 が遂に本日 4/29 に、技術評論社より発売となりました! なお、発売に先立って出版社および共著陣より献本させていただいた方々から、ありが...
2016-03-08
OS X で XGBoost & xgboost4j をビルドする手順 2016-03-07 版
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追記: 2016-09-27 最新のビルド手順は こちら に記載しています。 いつのまにやら XGBoost のビルド手順が変更されていたので、メモしておきます (と言っても、 Installation guide に書いていることをほとんどそのまま日本語に直しただ...
2016-02-09
エンジニアと機械学習、そして自分自身の振り返り ( #CROSS2016 に登壇しました)
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2/5 (金) に開催された CROSS 2016 の「 おーい、いそのー、エンジニアにとっての機械学習について考えようぜー! 」というセッションにパネラーとして登壇してきました。セッションの内容はリンク先からの引用になりますが、 「機械学習は興味あるが、身に付ける...
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2016-01-15
弊社主催のイベント #SmartTechNight で、広告の配信最適化について喋りました
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僕は最近こんなお仕事をしているんですよー、という意味をこめて喋りました。 機械学習だけが「アドテク」じゃない。最適化も重要なんだよ、という気持ちで。 SmartNews TechNight Vol.5 : SmartNews Ads の配信最適化の仕組みはどうなっ...
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2015-12-12
Spark/MLlib 向けに、評価メトリクスとして Logarithmic loss (LogLoss) を利用する Evaluator を実装してみた
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ロジスティック回帰を使って確率を予測したいときに「評価メトリクスとして使いたいのは AUC (areaUnderROC) じゃなくて Logarithmic loss (LogLoss) なんだよ!」と常々思っているのですが、現在の MLlib には二値分類 ( Binar...
2015-11-08
xgboost4j より数千倍速く predict できる Pure Java な XGBoost 互換の予測器を作ってみた
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TL;DR XGBoost で構築した予測モデルを Java から利用したい、それも特徴ベクトルが一つ一つ、任意のタイミングで与えられるような オンライン環境下 で リアルタイムな予測 を実現するために利用したい、という目的を叶えるためのモジュールを作りました。 Git...
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