:::: MENU ::::

Seputar Big Data edisi #57

Kumpulan berita, artikel, tutorial dan blog mengenai Big Data yang dikutip dari berbagai site. Berikut ini beberapa hal menarik yang layak untuk dibaca kembali selama minggu ke empat bulan November 2018.

Artikel dan berita

  1. Alibaba Open-Sources Its X-Deep Learning Framework
    Alibaba mengumumkan akan meng-opensource X-Deep Learning (XDL), framework algoritma di balik teknologi pemasaran dan platform big data mereka, Alimama. Rilis source code dan dokumen pendukung dijadwalkan dilakukan bulan Desember ini.
  2. Britain Is Developing an AI-Powered Predictive Policing System
    West Midlands Police (WMP), mengembangkan sistem yang menggunakan machine learning untuk menganalisis berbagai database polisi lokal dan nasional untuk mengidentifikasi mereka yang berisiko melakukan atau menjadi korban kejahatan. Mereka akan meluncurkan prototipe pada Maret 2019. Para ahli di bidang etika data menyuarakan kekhawatiran mereka mengenai aspek etis dalam penerapan sistem ini. Terlebih lagi, upaya pernah dilakukan oleh kepolisian Chicago, dan menimbulkan beberapa isu terkait bias terhadap ras tertentu.
  3. Facebook kept granting private data to high-profile advertisers long after it said it stopped
    Rabu lalu, parlemen Inggris merilis dokumen sepanjang 250 halaman, yang diantaranya menunjukkan bahwa Facebook tetap memberikan akses ke data-data pribadi penggunanya melalui Friend List ke perusahaan-perusahaan besar yang mereka catat dalam ‘whitelist’, bahkan sesudah mereka melakukan update API di tahun 2014.
  4. Big tech has your kid’s data — and you probably gave it to them
    Salah satu kegemaran orang tua di masa kini adalah memposting segala sesuatu tentang keluarga mereka, terutama anak-anak. Namun yang kurang disadari, mereka sebenarnya sedang membagikan data penting mengenai anak-anak mereka. Sebuah study di Inggris mengenai ‘datafikasi’ anak-anak dan akibatnya, menunjukkan bahwa posting semacam itu bisa jadi menimbulkan lebih banyak masalah daripada yang kita perkirakan.

Tutorial dan pengetahuan teknis

  1. Handling Imbalanced Datasets in Deep Learning
    Selain algoritma, faktor yang menentukan dalam deep learning adalah data. Salah satu permasalahan yang sering dihadapi adalah ketidakseimbangan data. Namun, perlu difahami terlebih dahulu apakah data imbalance ini betul-betul menjadi masalah untuk problem yang akan kita selesaikan. Artikel ini membahas mengenai apa itu data imbalance, mengapa perlu diperhatikan, dan apa yang dapat dilakukan untuk mengatasinya.
  2. Introduction to SparkSession
    Spark 2.0 membawa perubahan besar pada tingkat abstraksi untuk API dan library Spark. Artikel ini membahas salah satu fitur baru Spark 2.0 : SparkSession, termasuk kode Scala dan SQL yang perlu diketahui untuk menggunakannya.
  3. A Gentle Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks
    Overfitting sangat mungkin terjadi pada deep neural network dengan dataset yang tidak mencukupi. Artikel ini membahas mengenai salah satu metode yang paling mudah dan murah namun cukup handal untuk mengatasi permasalahan overfitting ini, yaitu dropout.
  4. [FREE EBOOK] Data Science Live Book – Pablo Casas
    Buku mengenai data preparation, data analysis, dan pembelajaran mesin. Buku ini open source dengan contoh kode dalam R.

Rilis Produk

  1. Apache Flink 1.7.0 released
    Flink 1.7.0 merupakan rilis major, mencakup 420 penyelesaian issue serta peningkatan dan penambahan fitur yang menarik, diantaranya : support Scala 2.12, state evolution untuk aplikasi long-running, kombinasi CEP dengan SQL untuk pencocokan pola pada data stream, dan lain sebagainya.
  2. Apache Kylin 2.5.2 released
    Rilis ini adalah rilis minor setelah 2.5.1, mencakup 12 perbaikan bugs dan peningkatan.
    Apache Kylin adalah Distributed Analytics Engine open source yang dirancang untuk menyediakan antarmuka SQL dan analisis multi-dimensi (OLAP) pada Apache Hadoop.
  3. Apache HBase 2.0.3 is now available for download
    HBase 2.0.3 adalah rilis maintenance ketiga dalam lini HBase 2.0. Rilis ini mencakup 120 perbaikan bug yang dilakukan pada versi 2.0.2.

Contributor :


Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂
Tertarik dengan Big Data beserta ekosistemnya? Gabung
Jasa joki ml