tl;dr Today, we are open-sourcing a long-awaited GUI for Metaflow. The Metaflow GUI allows data scientists to monitor their workflows in real-time, track experiments, and see detailed logs and results for every executed task. The GUI can be extended with plugins, allowing the community to build integrations to other systems, custom visualizations, and embed upcoming features of Metaflow directly i
東京大学は7月26日、地図サービスの開発を手掛けるユーカリヤ（東京都渋谷区）とともに、Webブラウザから使える地理情報システム「Re:Earth」（リアース）をオープンソースソフトウェアとしてGitHub上で公開した。地理空間上への情報のマッピングや、3D情報の付加などがマウス操作のみで行え、ユーザーが独自のWebアプリとして公開することも可能という。
はじめに 「WACUL Advent Calendar 2016」、11日目の記事です。 今回は、airbnb製の可視化ツール、supersetを一通り触ってみた感想と紹介を書いてみます。 supersetとは 公式には http://airbnb.io/superset/index.html に書いてあります。個人的には以下のようなツールだと認識しています。 柔軟なデータ入出力機構 Flaskベースのwebアプリケーション 豊富な組み込みの管理機能 また、ubuntu16.04で試したところ導入は楽でした（公式サイトに乗ってるとおりの手順であっさり） 柔軟なデータ入出力機構 supersetは、蓄積されたデータを出力するのに、グラフとして出力したりjsonだったりcsvだったりと様々な出力フォーマットに対応しています。また、入力元もMySQLやPostgresSQLなど色々と対応していま
１．GPT-3がAPI経由で利用可能にまとめ ・GPT-2比で100倍近い性能を持つと推測されるGPT-3が発表されAPI経由で使用可能になる ・テキストを入力するとテキストを出力するという非常に汎用的なAPIで微調整も可能 ・現時点では限られた機関とプライベートベータを行っている段階だが待ちリスト登録は可能 ２．GPT-3とは？ 以下、openai.comより「OpenAI API」の意訳です。元記事の投稿は2020年6月11日、Greg Brockmanさん、Mira Muratiさん、Peter Welinderさん、そしてOpenAIによる投稿です。 人間が読んでも不自然ではない文章を幾らでも作り出す事が出来るので「フェイクニュースが作り放題になってしまう！」と危惧されて一般公開が延期されたGPT-2が登場したのは2019年2月の事ですが、先日、その後継であるGPT-3、おそらくは
Open-Source Development in Japan Getty The article “Linux Beat IBM, will open-source software beat Waymo and Tesla ?” introduced the power of the open-source organizational model and explored its application in the space of autonomous systems. “Open Source AVs: The story of AV Development in Estonia,” detailed a project by the Tallinn University of Technology (TalTech) which built a functioning
インフォコム株式会社(東京都渋谷区、代表取締役社長：竹原 教博) は、機械学習が可能なオープンソースのデータ分析プラットフォーム「KNIME（ナイム）」（無償版）のメールサポートサービスを７月より開始します。 サポートサービスを利用することで、企業のIT系以外の技術者や営業・マーケティング担当者などプログラミング経験等の無いデータ分析の専門家以外でも、高額な予算をかけずに高機能なデータ分析ツールをフル活用することが可能となります。 KNIMEは2006年にドイツのコンスタンツ大学で開発されたソフトウェアで、データ処理から分析、レポーティングまで分析に必要な機能を網羅し、製薬企業や製造業、金融、政府機関など、大企業を中心に世界約60か国※の幅広い業種で使われています。 インフォコムは国内唯一の総代理店として企業向け有償ライセンス「KNIME Server」を2010年より販売してきました。
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました Webでグラフを表示したいというニーズはよくあります。そのためのライブラリやAPIを提供するサービスも多数あります。有名なものに一つにGoogleのグラフAPIがありますが、業務システムの数字を出すのは控えてしまうでしょう。 そこで使ってみたいのがオープンソースのグラフAPIサーバ、QuickChartになります。社内で立てれば安心して利用できます。 QuickChartの使い方 表示できるグラフです。まずは棒グラフ。 折れ線グラフ。 レーダーチャート。 円グラフ。 ドーナツグラフ。 散布図。 バブルチャート。 ゲージ。 スパークライン。 QRコード。 複数のグラフを組み合わせることもできます。 テキストを追加することも。 QuickChartは出力が画像なので、テキストを追加した
リクルートのAI研究機関、国立国語研究所との共同研究成果を用いた日本語の自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を公開 株式会社リクルートホールディングスの中間持ち株会社である株式会社リクルート（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：北村吉弘、以下リクルート）は、このたび、当社のAI研究機関であるMegagon Labsより、国立国語研究所との共同研究成果の学習モデルを用いたPython（※1）向け日本語自然言語処理オープンソースライブラリ「GiNZA」（ギンザ）を公開しました。 １．背景 自然言語処理技術は、検索エンジンや機械翻訳、対話システム、顧客の声分析など生活・ビジネスにおけるさまざまなシーンで利用されています。自然言語処理を行うには、言語ごとに異なる語彙や文法体系を保持する言語リソースが必要です。日本語テキストを解析するには、形態素解析（※2）や文節係り受け解析（※3）など複数の機能
Lookerとは、「エンジニア向けBI」とでも言えるBIツール。 LookMLというマークアップ記述を使ってディメンションと指標を定義した上でビジュアライズを行うという、とても渋いBIツールです。 「マウスで管理画面ポチポチ系」の作業が苦手で大嫌いな私にとっては、まさにGame Changerというか「これだよこれ」というべきBIです。 「オラBigQuery大好きエンジニアだけど可視化はお絵書きセンスねーからよく分かんねーづら」と日和見してる場合ではありません。 そんなLookerって何よ？という方のためにちょっとだけ特徴を紹介します。 1. Lookerにはデータストレージがない なんと、Lookerはストレージ領域を持っていない。 じゃ、どうするか？ すでに構築されてる自前のDWH/DBに接続して、そこからデータを持ってきます。 弊社はBigQuery大好き人間が集まっているので、常
To make it easier to build and deploy natural language processing (NLP) systems, we are open-sourcing PyText, a modeling framework that blurs the boundaries between experimentation and large-scale deployment. PyText is a library built on PyTorch, our unified, open source deep learning framework. It offers several benefits for NLP development: A simplified workflow for faster experimentation. Acces
こんにちは，Ryobot です． 本稿では ParlAI の基本的な使用法やユーザーが独自に定義できるエージェントの実装方法を解説しました． 以下，PyTorch, Chainer, TensorFlow によるエージェントの実装例を GitHub にて公開したので適宜ご覧ください． ParlAI Agent examples with PyTorch, Chainer and TensorFlow 目次 ParlAI とは？ インストールから example 実行まで ParlAI Agent の実装方法 1. 実装の流れ 2. PyTorch で RNNAgent を実装する 3. Chainer で RNNAgent を実装する 4. TensorFlow で RNNAgent を実装する 5. PyTorch で AttentionAgent (seq2seq with Atten
機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 背景 広告代理店業を行なっており、クライアント企業から予算を預かって、インターネット広告やマーケティング業をしているのだが、クライアントの予算消化の異常値を監視したい 2016年半ばに外部のデータ分析専門の会社に、その日の予算消化が異常の場合、アラートを鳴らすシステムを外注開始、2016年10月に納品 2017年9月半ばに進捗率が芳しくないことが判明した。終わる見込みが立たなかったので、私が解決に当たる （ついでに"Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt[2]"と呼ばれる負債化してしまう機械学習のシステムとはという評価軸があったので、これらから今回使えそうなプラクティスを取り出して適応してみたいというモチベーションが
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
Eric S. Raymond 著 山形浩生 YAMAGATA Hiroo 訳 リンク、コピーは黙ってどうぞ。くわしくはこちらを見よ。 プロジェクト杉田玄白 正式参加作品。詳細は http://www.genpaku.org/ を参照のこと。 1999/07/30版、1999/08/16訳更新, 2000年5月2日更新 原文の最新版はhttp://www.catb.org/~esr/writings/cathedral-bazaar/にて各種フォーマットで入手可能。 翻訳の pdf 版はhttps://cruel.org/freeware/cathedral.pdfにある。 翻訳の PostScript 版 (tar+gzip圧縮）はhttps://cruel.org//freeware/cathedral.tgzにある。 第 2 部 「ノウアスフィアの開墾」 (Homesteadi
DSSTNEとは？ DSSTNEは、Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字を並べたもので、読み方は“Destiny”と読むらしい。 なぜ今アマゾンがDeep Learning(DL)のオープンソースを発表したのか？ DSSTNEは、既存のDeepLearningのオープンソースよりも、データがSparse(疎)なときに高いパフォーマンスを示すため、Amazonのように大量の商品データ、ユーザーデータを持ち、その二つのオブジェクトが購買、評価などの行動をした行動データを持つような疎行列データを持つ場合に強いDeapLearningのオープンソースと言える。 スパース(疎)行列データとは？ 疎行列（そぎょうれつ、英: sparse matrix）とは、成分のほとんどが零である行列のことをいう。 スパース行列とも言う。 有限差分法、有限体積法
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