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[Strata + Hadoop World 2016 in New York] Day 4 – Keynote


それでは、イベント 4 日目に開催された keynote です!
※ 1 日目、2 日目はトレーニング等中心でセッションがないため参加していません。

Hadoop in the cloud: A Nielsen use case Tom Reilly (Cloudera), James Powell (Nielsen)
世界最大級の DMP である Nielsen の Hadoop について
オンプレミスとパブリッククラウドの Hybrid 構成
クラウドを使う上でセキュリティについてどう考えているかといった話

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Inbox is the Trojan horse of AI Alistair Croll (Solve For Interesting)
http://www.ravelin.com/
AI でユーザーの情報が利用されていてトロイの木馬になりうる的な
Google Inbox では自動で返信文をレコメンドする機能があり、それについての話

 

Connected eyes Joseph Sirosh (Microsoft)
医療分野のAIについて
視力に問題がありレーシック手術をするケースがあるが、様々な問題も抱えている
術後の経過を1日、1週間、1か月とデータを取得し分析することで解決の手助けをしている
今後は死後のドナーカードのように、生前のデータ提供カードがあっても良いのでは?

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The tech behind the biggest journalism leak in history Mar Cabra (International Consortium of Investigative Journalists)
リーク情報、パナマ文書など話題になったが情報として表に出てきたのはラッキーで
大量のデータから常に不正がないかを監視する必要があり
どのような方法で監視をしているのかといった話

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Business insights driven by speed Raghunath Nambiar (Cisco)
リオオリンピックを支えた技術の話
数多くの国に対して映像、サイト等を提供し膨大なトラフィックとセキュリティアタックをうけたが
インシデントは0件、また選手にもセンサーをつけ、健康状態や怪我の状態などを常にモニタリングしていたという興味深い話

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Google BigQuery for enterprise Chad W. Jennings (Google)
BigQueryの紹介、どういったもので、どういったパートナーがいるのか
お客さんがファンになるといった例の紹介と(90時間以上かかっていたのが30分で処理完了)
実際にどれくらいで結果が返るのかのデモ(2分半で1PB以上のデータから検索)

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Data science: A view from the White House DJ Patil (White House Office of Science and Technology Policy), Lynn Overmann (Office of the Chief Technology Officer)
アメリカを支えるテクノロジーの話 Oppotunity Program など
刑務所の抱える問題や社会のかかえる問題の話など
ホワイトハウスはどんな人々でもそれぞれを考えて、利益となるよう様々な分析、テクノロジーを使って日々改善している

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Bring data to life with Immersive Visualization Robert Thomas (IBM)
http://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/data-science/
IBM analytics platform、IDE の紹介と Hololens によるデータの可視化について

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10:05am From big data to human-level artificial intelligence Gary Marcus (Geometric Intelligence)
AI の発展に必要なものは何なのか
共通の体験はいいが、レアな体験は学習しづらい
ビッグデータを利用したディープラーニングの重要性についての話

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SAS: More open than you might think Paul Kent (SAS)
http://www.sas.com/en_us/home.html
SASの紹介
Cloud でもオンプレでもコンテナでも動く
Python or R or SAS
Jupyter から実行するデモ

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Statistics, machine learning, and the crazy 2016 election Sam Wang (Princeton University)
話題の大統領選について様々な角度から分析した話
州ごとの投票率や支持の変化、各候補に関連した検索ワードの話など

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Strata + Hadoop 記事リンク
[Strata + Hadoop World 2016 in New York] Day 3 – Keynote
[Strata + Hadoop World 2016 in New York] Day 3 – Session

[Strata + Hadoop World 2016 in New York] Day 4 – Session

[Strata + Hadoop World 2016 in New York] – エキスポ・ランチ

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