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研究紹介

「大量データ」を「常に素早く」「深く分析」する基盤技術 Jubatus

モバイル端末の普及やセンサ技術の発達などにより、ビッグデータと呼ばれる大量の多種多様なデータが連続的に生成されるようになるとともに、これらビッグデータの生成に追随して迅速に分析したいというニーズが高まってきています。Jubatusとは、このように連続的・大量に生成されるビッグデータを単純に集計や検索するだけではなく、より深く分析して素早く次の行動につなげるためのオンライン機械学習向け並列分散処理フレームワークです。

Jubatusには以下の特徴があり、例えば工場等の設備センサデータからの異常検知や監視カメラの映像分析への適用が期待できます。
・大量データ:扱うデータ量が増えても、サーバを追加してスケールアウトが可能(並列分散アーキテクチャ)
・常に素早く:データを蓄積せず、その場で分析しリアルタイムに応答が可能(リアルタイム分析)
・深く分析:事例データからルールを学びとることが可能(機械学習)

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