はじめる人のびぎねっと。

プライバシーポリシー

びぎねっとITニュース

Google、機械学習で利用するデータセット解析のためのツール「Facets」をリリース

Googleは7月17日、機械学習に使うデータセット解析のためのツール「Facets」をリリースした。

今回公開されたのは、データ解析においてトラブルにつながるなどの特異なデータを可視化する「Facets Overview」と、異なるデータポイントの関係性などを可視化する「Facets Dive」の2つ。Googleが提唱する機械学習の理念「PAIR(People+AI Research Initiative)」に則ったものとして、オープンソースとして公開されている。

「Facets Overview」と「Facets Dive」は、GitHubで公開されている。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
Blogによる記事

Yandex、機械学習ライブラリ「CatBoost」をオープンソースとしてリリース

Yandexは7月18日(現地時間)、機械学習ライブラリ「CatBoost」をオープンソースとしてリリースした。

 CatBoostは、大量のデータから段階的にモデルをトレーニングすることで予測を行う「勾配型ブースティング(Gradient Boosting)」型の機械学習ライブラリ。ユーザビリティの高いAPIなども提供される。「CatBoost」は、不正な行動の発見、顧客エンゲージの予測など複雑性の処理に適しており、天気予報やプロセス最適化などの用途に適しているという。

 「CatBoost」はPython、R向けのパッケージ、CUIのインターフェイスなどが用意されており、いずれもGitHubから入手できる。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
CatBoost

「Debian GNU/Linux 8.9/9.1」リリース

Debian Projectは7月22日(現地時間)、LinuxディストリビューションDebian GNU/Linuxの最新版「Debian GNU/Linux 8.9」と「9.1」をリリースした。いずれもメンテナンスが主となるリリースとなる。

「Debian GNU/Linux 9.1」は、2017年6月にリリースされた「9.0」のマイナーアップデートリリース。リリース後に明らかになった不具合の修正および調整を施したリリースとなる。

「Debian GNU/Linux 8.9/9.1」は、Webサイトからダウンロードできる。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
リリースアナウンス

Hadoop上で動作するDWH向けプロダクト「Apache Hive 2.3.0」リリース

Apache Software Foundationは7月19日(現地時間)、「Apache Hive 2.3.0」をリリースした。

Apache Hiveは、大規模分散計算フレームワーク「Hadoop」上で動作するデータウエアハウス(DWH)向けのプロダクト。HiveQLと呼ばれる、SQLライクな言語「HiveQL」によってHadoop上のデータを操作できる。元々はFacebook社で開発され、その後Apache Software Foundation(ASF)に寄贈され、現在ではASFのトップレベルプロジェクト(TLP)となっている。

「Apache Hive 2.3.0」では、ACIDベクトル化に改善が加わっているほか、複数のバグフィクスが行われている。

「Apache Hive」は、Webサイトから入手できる。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
Apache Hive

オープンソースのクラウド構築ツールキット「OpenNebula 5.4」リリース

OpenNebula Projectは7月20日(現地時間)、クラウド構築ツールキット「OpenNebula 5.4」をリリースした。

「OpenNebula」は、オープンソースのクラウド構築ツールキット。Xen、KVM、VMwareなどの仮想プライベートクラウド技術に対応、Amazon EC2、OGF OCCIなどのクラウドAPIをサポートしている。また、プライベートクラウドとパブリッククラウドを組み合わせて利用できる「ハイブリッドクラウド」もサポートしている。

「OpenNebula 5.4」は、2016年6月にリリースされたOpenNebula 5系列の最新のアップデートリリース。VMware vCenterとの統合が強化されたほか、モニタリング関連の機能もいくつか強化されるなど、複数の機能強化が施されている。

「OpenNebula 5.4」は、Webサイトから無償でダウンロード・利用できる。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
リリースアナウンス

Microsoft、コードエディタ「Visual Studio Code 1.14.0」をリリース

Microsoftは7月12日(現地時間)、コードエディタ「Visual Studio Code 1.14.0」をリリースした。

「Visual Studio Code」は、Windows、Mac OS、Linuxで動作するオープンソースのコードエディタ。Gitによるソース管理機能をサポートしており、デバッグなどの機能も備えている。拡張機能も数多く用意されている。

「Visual Studio Code 1.14.0」では、統合ターミナルに改善が施され、ターミナルコマンドが複数追加・機能変更されたほか、コマンドパレットに最近利用したコマンドをリストする機能が付加される、エディタにおいてインデント機能が追加されるなど、複数の変更が加わっている。

「Visual Studio Code」は、Webサイトからダウンロードできる。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
アナウンス

Webサイト統合開発環境「WebStorm 2017.2」リリース

JetBrainsは7月19日(現地時間)、Webサイト統合開発環境「WebStorm 2017.2」をリリースした。

「WebStorm」は、HTML、CSS、JavaScriptに対応した統合開発環境。HTML、CSS、JSのコード補完機能、リアルタイムJSエラーの検知、デッドコードの検出、リファクタリングなどができる。「WebStorm 2017.2」では、webpackやESLintなどのサポート改善、テスト機能の性能強化、新しいリファクタリングの導入などが施されている。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
リリースアナウンス

ネットワークプロトコルアナライザ「Wireshark 2.4.0」リリース

Wireshark Foundationは7月19日(現地時間)、ネットワークプロトコルアナライザ「Wireshark 2.4.0」をリリースした。

Wiresharkは、Ethrealを前身とするネットワークプロトコルアナライザ。パケットキャプチャやプロトコル解析により、ネットワークの解析を行うことができるオープンソースのソフトウェア。

「Wireshark 2.4.0」は、新しい安定版「2.4」系列の初のリリース。「2.4」では、Windows インストーラパッケージに「msi」形式がが実験的に提供された(既にWiresharkがインストールされている場合はアンインストールしておかないとmsiパッケージは利用できない可能性がある)。また、「F11」キーによって全画面表示ができるようになったほか、いくつかのプロトコルが新たにサポートされるなど、複数の変更が加わっている。

「Wireshark 2.4.0」は、Windows版、Linux版、BSD版、SolarisやHP-UXなどに対応したUNIX版、Mac OS X版パッケージが用意されている。「Wireshark」はWebサイトから無償でダウンロード・利用できる。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
リリースアナウンス
リリースノート

「VirtualBox 5.1.24」リリース

VirtualBoxの最新版、「VirtualBox 5.1.24」が7月18日(現地時間)リリースされた。

VirtualBoxは、ホスト上に仮想マシンを作成し、その上で別のOSを実行することができるソフトウェア。Windows版、Linux版、 BSD版などが用意されており、個人利用または評価目的の場合は無償で利用可能。また、ソースコードがOSE版としてGPLの下で公開されている。

VirtualBoxでは、仮想マシンからUSB機器を利用したり、Windowsのリモートデスクトップ接続を仮想マシンへ接続する、などが可能。3Dアクセラレーションをサポートしており、64ビットゲストにも対応している。

「VirtualBox 5.1.24」では、AMDのCPU「Ryzen」においてゲストOSとしてWindows XPなどをサポートしたほか、クラッシュの危険がある脆弱性の修正など、複数の変更が含まれている。

VirtualBoxはWebサイトから入手できる。非オープンソースのバイナリが含まれる「Extension Pack」は、個人利用に限り無償で利用できる。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
Change Log

Google、機械学習のデータセットを視覚化するツール「Facets」をリリース

Googleは7月17日(現地時間)、機械学習のデータセットを視覚化するツール「「Facets」をオープンソースソフトウェアとしてリリースした。

 「Facets」は、機械学習の訓練データを解釈・分析するための視覚化ツール。TypeScriptをバックエンドとし、視覚化の部分は「Polymer」ライブラリで実装されている。これによって、「Facets」を「Jupyter」のコンテンツに埋め込むことができる。

「Facets」には、「Facets Overview」というデータセットの概要や、2つ以上のデータセットの比較を行うことができるツールと、「Facets Dive」という多次元データポイントを探索することができるツールが搭載されている。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
Blogによる記事

 

このページのTOPへ

Powered by Wordpress