Color Classic II が EC2 になり、ExcelはSQLとTableauになり、データはKBからTBになっても、やってることは昔も今も同じ。数の中に隠れてるかもしれない、まだ誰も知らない秘密を見つけ出すことです。
ビッグデータを解析するためのアルゴリズムは人の名前を変え、地球の地形を変える。これからビッグデータはどのように世界を変えていくのか、考えるとドキドキします。
世界ではじめてアルゴリズムを機械上で動かすことによる実用性を認識した人物はエイダ・ラブレスというイギリス貴族の女性だと言われる。「かくして数学世界における、精神的なものと物質的なものだけでなく、理論的なものと実用的なものも、より親密で有効なつながりをお互いに持つに至るのである。」
まさに知性の勝利です。まだまだCPUが人間の脳を置き換える時代は程遠いということがわかりました。
PyData Tokyoは大企業・ベンチャー・学会など、幅広い場で活躍しているPythonistaの皆さんがバランスよく交流することでお互いを高め合い、最終的には「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目標にしています。
Nikkei BPさんとの連動分析。記事数に基づく話題性の高さと、多様性の観点から今年話題に登ったテクノロジーを、検証しました。今回の分析では既に業界IDでタグ付けされている過去記事を用い、ナイーブベイズという手法で単語レベルでのトピックモデルを機械学習した。
人生とは、生存率0％の性病である
R. D. Laing
ディープラーニングの物体認識技術セグメンテーションを使った画像切り出し技術を使って、イメージ上の「面白い領域」を特定することに成功しました。それを元にサムネイル生成の精度向上への応用をしました。
from G戦場ヘヴンズドア by […]
Word2Vecという最新の自然言語処理技術を使って、言葉の意味の変遷を分析しました。時代とともに「ウェアラブル」という言葉はどのように変化してきたのでしょうか。
