InfoQ ホームページ AIと機械学習、データエンジニアリング に関するすべてのコンテンツ
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Spotifyでの大規模な実験
A/Bテストの試行回数を増やして同時に多数の実験をしたい場合、自分たちのプロセスとプラットフォームに適応する必要があり、これは、文化にも影響を及ぼす可能性がある。制御された実験でプロダクトの研究をすることで実際に顧客がどのようにプロダクトを使っているかについてのアイディアをぶつけ、これらのアイディアがユーザーの振る舞いに影響を与えるかどうかをチェックできる。
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Facebookが数十億を越える語彙を効率的に扱うニューラルネットワークモデルを構築
シーケンス予測(sequence prediction)にニューラルネットワークを用いるのは，音声認識や機械翻訳，言語モデルなどさまざまなアプリケーション分野において，計算機科学ではよく知られた問題だ。FB AI Researchの研究者たちは，数十億を越える語彙に対してニューラルネットワークを効率的に教育するため，GPUに特化した近似アルゴリズムであるAdaptive SoftMaxを設計した。
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AmazonによるFPGAを使用可能としたEC2インスタンスのプレビュー
re:invent 2016における発表の衝撃の中の１つに新しいF1インスタンスタイプの開発者プレビューの開始があった。F1は最大8つのハイエンドのXilinx製のField Programmable Gate Arrays(FPGA)から構成されるプログラマブルなハードウェアを提供し、このFPGAは最大976 GiBのRAMと4TBのNVMe SSDストレージと組み合わされるIntel E5 2686 v4プロセッサを補完する。このFPGAはリスク管理、シミュレーション、検索や機械学習アプリケーション、もしくはハードウェア最適化されたコプロセッサから恩恵を得られる任意のタスクのための使用が想定される。
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Couchbase 4.6 Developer Previewリリース，Apache Spark 2.0およびKafka用のリアルタイムコネクタを追加
Couchbase 4.6 Developer Previewリリースは改善されたフルテキスト検索，グローバルに順序付けされたコンフリクト解決を備えたデータセンタ間レプリケーション，リアルタイム解析テクノロジ – Spark 2.0およびKafka – 用のコネクタなどを備える。
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トラック公開，登録は出足好調 - QCon London 2017 (3月6〜10日)最新情報
チームリーダやアーキテクトなど，チームのイノベーション推進に影響力を持った人々のための実務者主導のカンファレンスとして，年次開催で11回目を迎えるQCon London 2017が，18の同時トラックに125人以上の講演者を迎えて，3日間にわたって開催される。 先日にも各トラックのトピックが決定し，状況が公開された。今年度のカンファレンスのチケット販売は出だし好調だ — 2016年12月17日以前の登録には360ユーロの割引がある。
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Amazonの音声認識APIへの細粒度制御の追加
Echoの核となっているNLP(自然言語処理)APIであるAmazonのAlexa Voice Service APIに更新が行われ、開発者はAlexaのAPIの音声認識機能を通じ、任意のデバイスを"賢い"デバイスに変えることができるようになった。
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Spark Summit EUのハイライト - TensorFlow, 構造化ストリーミング，GPUハードウェアアクセラレーション
Apache SparkとディープラーニングライブラリTensorFlowとの統合，構造化ストリーミング(Structured Streaming)とGPUハードウェアアクセラレーションを使用したオンラインラーニング – この２つが，先週ブリュッセルで開催されたSpark Summit EU 2016のハイライトだ。
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QCon SF基調講演: ウェアラブルコンピューティングと仮想体験の歴史と未来
Amber Case氏がQCon San Franciscoで開幕基調講演を行なった。その中で氏は，仮想現実インターフェースの歴史と現状，拡張現実が直面する課題について語るとともに，人々がテクノロジの進歩に慣れることが，これらを克服する手段となることを示唆した。
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データセンタ中に拡がるJVMとTwitterのJDK
QConSF2016のTwitter Sponsored Solutionトラックで注目されるのは，"JVMs Across the Data Center"技術講演ともうひとつ，オープンソースとして一般提供が期待される，社内利用のOpenJDKフォークであるTwitter-JDKの公開だ。
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GoogleがAlloのレコメンデーショングラフ処理アルゴリズムを公表
Googleは，さまざまな複雑性空間と予測出力を持つ大規模なグラフに対して，実行時間の一定なグラフストリーミングアルゴリズムを詳説した。
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Apache Flinkを使用したZalandoのマイクロサービスおよびストリーム処理用アーキテクチャ
Javier Lopez氏とMihail Vieru氏はReactive Summit 2016 Conferenceで，クラウドベースのデータ統合と，ビジネスインテリジェンスのユースケースにおけるストリーミング処理で使用される分散プラットフォームについて講演した。
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Googleが画像キャプションの機械学習モデルをTensorFlowに移行，オープンソース公開へ
TensorFlowが機械学習とデータ科学の分野でその採用を拡げつつある。既存の学習モデルやエンジンがパフォーマンス向上を目的として既存のフレームワークから移植される例も多く，オープンソースプロジェクトとしての採用と成功にも拍車がかかっている。
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Amazon、AWSの深層学習フレームワークとしてMXNetを選択
AmazonのWerner Vogels氏は、内部で採用する深層学習ツールキットとしてMXNetを選択し、AWSのコミットメントをオープンソースMXNetエコシステム開発に広げることを発表した。
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Confluentがマルチデータセンタレプリケーションを備えた企業向けKafkaを発表
Confluent Enterpriseの最新バージョンは，マルチデータセンタレプリケーション，自動データバランシング，クラウドマイグレーション機能をサポートする。Apache Kafkaベースのストリーミングプラットフォームを提供するConfluentは先週，ストリーミングデータパイプライン構築とストリーム処理アプリケーション開発を支援するConfluent Enterpriseの新機能を発表した。
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ThoughtWorks Radarアップデート
いつものように、ThoughtWorks Technology Radarは、Language & Frameworks、Platforms、Techniques、Toolsという4つの領域をカバーする。それぞれの領域は、Adopt、Trial、Assess、Holdという4つの推奨レベルに分かれている。この記事では、各領域で新しく注目すべきものだけを取り上げる。