21世紀でもっともセクシーと言われるデータサイエンスは、18世紀を彷彿とさせる奴隷的な作業によって支えられています(要出典)。その作業とは、データを作る作業(=アノテーション)です。多くの場合、アノテーションは孤独な単調作業の繰り返しです。延々と続けていると、全ての単語にunkとつけるようになる事例も報告されています。つまりつらい！のです。 本記事では、「孤独で辛い」アノテーションを「みんなで楽しく」行える環境を作る方法を紹介します。そのポイントは以下3点です。 Easy: アノテーションを楽に Feedback: アノテーションした結果がすぐにわかるように Gamification: アノテーション結果をみんなで競い合う Overview アノテーションを行う流れは以下のようになります。 Annotation Tool for Easy: アノテーションを楽にするためのツールを用意 In
At the heart of Meltwater’s and Fairhair.ai’s information retrieval systems lies a collection of Elasticsearch clusters containing billions of social media posts and editorial articles. The index shards in our clusters vary greatly in their access pattern, workload and size which presents some very interesting challenges. This blog post describes how we use Linear Optimization modeling for distrib
「db analytics showcase Sapporo 2018」で玉川竜司さんのParquetの話を聞いてきました #dbts2018 #dbasSPR はじめに 2018年6月23日、札幌で開催されている「db analytics showcase Sapporo 2018」の玉川竜司さんのセッション「Parquet あるいは - まだCSVで消耗しているの？ -」へ参加してきましたのでそのレポートとなります。 玉川さんのセッションは、単なるParquetの技術解説で終わらず、Apache ArrowによってHadoopエコシステムとPythonエコシステムの連携や、分散処理ではなくむしろ分散せずにローカルでうまくやるというパラダイムシフトを予感させる内容です。 スピーカー あの玉川竜司さんです。「あの」って、、、そうです、下記の技術翻訳書をはじめ、他にも多数発刊している方です。
Google recently added the Tensor Processing Unit v2 (TPUv2), a custom-developed microchip to accelerate deep learning, to its cloud offering. The TPUv2 is the second generation of this chip and the first publicly available deep learning accelerator that has the potential of becoming an alternative to Nvidia GPUs. We recently reported our first experience and received a lot of requests for a more d
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