ビッグデータ時代―なぜ、いま機械学習なのか Apache Hadoop（以下、Hadoop）の登場で、今まで捨てていたデータ、貯めるだけで処理しきれなかったデータを活用できるようになりました。 活用手段として最近とみに注目されている技術が「機械学習」であり、Hadoopの強みを生かし簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを動かしてみることで、機械学習の常識を身に付けます。 そもそも、機械学習とは？ 機械学習とは、一定のデータをコンピュータ・プログラムに「学習」させ（すなわち、そのデータに潜むパターンや規則性を表す「モデル」を自動的に構築させ）、他のデータにそのモデルを適用すれば、あたかも人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするという試みです。 機械学習をビジネスに活用した例は、レコメンド（ユーザーや商品
ビッグデータ活用：その分析実装として注目されるMahout 長年蓄積した企業内データや、ソーシャルネットワークサービス、センサ端末から集められる膨大なデータを活用し、企業における利益向上やコスト削減などに活用する動きが活発になってきました。 データの分析手段として最近とみに注目されている技術として「機械学習」があります。大規模データの処理を得意とする大規模分散処理基盤「Apache Hadoop」の強みを生かし、簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを用いたデータ分析の例として「文書分類」を取り上げます。マシンを用いて分析実行する際の手順や陥りがちなポイント、チューニング方法の一例を紹介します。 Mahoutとは？ MahoutとはApache Software Foundationが公開しているOSSの機械
1.仕事が楽しいということ 2.あなたが何かを任されたら、あなたが一番偉いということ 3.政治的な駆け引きがないということ 4.最後まで自分が責任を持つということ 5.お互いを尊重するということ これは、とあるマイクロソフトの合宿で、ワンワン泣くビル・ゲイツ氏に対し幹部たちが提出した5つの「マイクロソフトの愛すべきカルチャー」である。 米国時間8月4日、Seattle IT Japanese Professionals（SIJP）主催の勉強会「若者たちの描く未来に期待する」が開催された。SIJPは、定期的に勉強会やイベントを開催しているシアトルのITコミュニティ。今回のゲストは、元マイクロソフト株式会社（現・日本マイクロソフト、以下「MSKK」と記載）の社長であり、現在慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科教授の古川享氏。古川氏は、マイクロソフト時代に経験したビル・ゲイツ氏とのエピソード
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