産業規模のデータを扱う機械学習では、データが変化することの影響により、計算にかかる時間やコストが爆発的に増えていきます。
Amazonが開発しているSageMakerを用いることで、時間もコストも大幅に減らすことができるという論文を解説しました。
参考にした論文はこちら
Liberty, Edo, et al. "Elastic machine learning algorithms in amazon sagemaker." Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. 2020.
データマイニングや機械学習をやるときによく問題となる「リーケージ」を防ぐ方法について論じた論文「Leakage in Data Mining: Formulation, Detecting, and Avoidance」(Kaufman, Shachar, et al., ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 6.4 (2012): 1-21.)を解説します。
主な内容は以下のとおりです。
?過去に起きたリーケージの事例の紹介
?リーケージを防ぐための2つの考え方
?リーケージの発見
?リーケージの修正
The document discusses Confluence and how it compares to SharePoint. It notes that Confluence is used by 83% of Fortune 500 companies, has over 190 employees, and a marketplace of 164,000 apps. In contrast to SharePoint, Confluence provides cloud-based documentation collaboration that integrates with tools like Jira and has options for on-premise or cloud-hosted deployments.
データマイニングや機械学習をやるときによく問題となる「リーケージ」を防ぐ方法について論じた論文「Leakage in Data Mining: Formulation, Detecting, and Avoidance」(Kaufman, Shachar, et al., ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 6.4 (2012): 1-21.)を解説します。
主な内容は以下のとおりです。
?過去に起きたリーケージの事例の紹介
?リーケージを防ぐための2つの考え方
?リーケージの発見
?リーケージの修正
The document discusses Confluence and how it compares to SharePoint. It notes that Confluence is used by 83% of Fortune 500 companies, has over 190 employees, and a marketplace of 164,000 apps. In contrast to SharePoint, Confluence provides cloud-based documentation collaboration that integrates with tools like Jira and has options for on-premise or cloud-hosted deployments.