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[Java, JavaScript] Oracle Nashorn: A Next-Generation JavaScript Engine for the JVM
Oracle Blogsの主としてテクノロジー製品のエントリを日本語でご紹介します（オリジナルのエントリを投稿することもあります）。厳密性をご所望の方は原文をどうぞ。よい内容でしたら原文に対し、"Good Entry, thanks!"でもいいので、是非コメントお願いします（Typoや誤訳はコメント欄からどうぞ）。なお、このエントリは個人の見解であり、所属する会社の公式見解ではありません。また、エントリ内でご紹介している製品・サービスは国内導入時期が未定の場合もありますのでご了承下さい。 Good entries on Oracle Blogs are put into Japanese. Mainly this blog covers technology products. Opinions expressed in this blog is my personal one and d
3月28日、アスキー主催の「IoT＆H/W BIZ DAY by ASCII STARTUP」において、さくらインターネットは4月から提供開始の「さくらのIoT Platform α」の概要を説明。未発表のインテルとの協業も発表し、データ収集からビジネス化まで目指すスキームを提供する。 4月のサービスインに間に合うのか？ 「『さくらのIoT Platform α』開始直前報告会～ホントに開始できるのか？ おもしろいモノは出てくるのか？ 徹底検証！～」と題されたセッションでは、ABBALab代表取締役で、さくらインターネット フェローの小笠原治氏と、さくらインターネット プラットフォーム事業部 江草陽太氏、モデレーターのアスキー編集部 伊藤有が登壇した。 4月のサービスインを目前にして、まずは伊藤が「いやあー、開発どうですかね？」と進捗を聞くと、小笠原氏は「まあ、なんとかなりそうです」と答え
本特集では、Treasure Data環境で利用可能な機械学習ライブラリHivemallを利用した機械学習の実践方法を紹介します。世界のデータサイエンティストが腕を競うデータサイエンスコンペティションサイトKaggleの中から、実践的な課題を扱っていきます。 1. はじめに 第一回は小売業の売り上げ予測するタスクであるRossmann Store Salesコンペティションを課題に用います。アルゴリズムとしては、決定木を利用したアンサンブル学習手法の一種であるRandom Forest回帰を利用します*1。 Rossmannはヨーロッパの７カ国で3,000以上の店舗を展開する薬局チェーンです。各店舗のマネージャーは6週間先までの店舗の売り上げを予測することがタスクとして課されています。各店舗の売り上げはプロモーション活動、競合要素、学校の休みや祝日、季節性、地域性など様々な要因に左右されま
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