6/30のOffice365勉強会のEntra Verified ID特集の資料です。 分散型ID、Entra Verified IDの解説をしています。Read less

2. 自己紹介 トレノケート株式会社 技術教育エンジニア 金井　仁（かないじん） ● ネットワークエンジニア出身 ○ SIerにてNW設計、構築、提案など担当 ○ ファイアーウォール、ロードバランサー ○ Openflow / VyOS ● 近年はクラウド、インフラ自動化など対応 ○ docker / Kubernetes / Ansible ○ Git /Python ● 好きなAWSのサービス ○ Amazon S3 ・ネットワークスペシャリスト ・Python 3 エンジニア認定基礎試験

第1回Webインテリジェンスとインタラクションセミナー（いまさら訊けないシリーズ「言語処理技術」）での発表資料です。 https://www.sigwi2.org/next-sigRead less

RLSを用いたマルチテナント実装 for Django by Takayuki Shimizukawa 複数のテナント（チーム・組織）向けにサービスを提供するシステムで、テナント相互の情報を分離して扱う、複数のマルチテナントアーキテクチャが考案されています。「各プログラマが努力して実装する」戦略でも実現はできますが、プログラミングミスや設定間違いによるデータ混濁が高確率で発生します。このトークでは、マルチテナントアーキテクチャにおけるデータ分割アプローチのひとつ「共有アプローチ」をDjangoとPostgresのRow Level Security (RLS) の組合せで安全に実現する方法を紹介します。またこの方法のメリット、デメリットを紹介します。 https://djangocongress.jp/Read less

最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https

PyData.Tokyo Meetup #23 MLOps〜AIを社会に届ける技術での発表資料 https://pydatatokyo.connpass.com/event/210654/Read less

2. • 自己紹介 • 会社紹介 • 普段の生活 • プログラミング歴（昔話） • 午後のこ～だ • 数学から暗号へ • 楕円曲線とペアリング • 関わっているプロジェクト • Xbyak • Intel oneDNN • ブロックチェーン • スーパーコンピュータ富岳 目次 2 / 48 3. • サイボウズ・ラボで主に暗号と最適化関係のR&D • Twitter : @herumi • GitHub : https://github.com/herumi/ • 資料 : https://slideshare.net/herumi/ • 主な活動 • OSS（オープンソースソフトウェア）を介在した 様々なプロジェクトとのゆるやかなつながり 自己紹介 暗号研究 ブロックチェーン Intel oneDNN スーパーコンピュータ富岳 Xbyak 3 / 48

4. NLPからVision and Language、CVへ 4 論文が最初に発表された年月 2017 2018 2019 2020 2021 Transformer 出現 事前学習モデ ルの提案 マルチモーダル化 CVタスクへの 応用 2017/06 Transformer 2018/06 GPT-1 2018/10 BERT 2019/08 ViLBERT LXMERT VLBERT 2020/05 DETR 2020/10 ViT 2021/02 TimeSformer 1 Transformer の躍進 5. NLPからVision and Language、CVへ 5 最近はCV、Vision and Languageへの応用が激化 サーベイ論文も立て続けに登場 2020/12/23 A Survey on Visual Transformer (2020) https://a

鷲崎弘宜, "機械学習デザインパターン（ML Design Patterns）の解説", スマートエスイー ＆ JST未来社会 eAIセミナー: 機械学習デザインパターン, 2021年3月30日Read less

谷中瞳, それでも私が研究を続ける理由, 言語処理学会第27回年次大会ワークショップ「若手研究者交流のニューノーマルを考える」, (2021.3).Read less

Kernel/VM探検隊 online part2 で発表した HDMI探検隊の発表資料です。 Read less

This document discusses statistical modeling of behavioral big data. It explains that with observational data, the relationship between cause and effect is difficult to determine from simple comparisons. Statistical modeling involves modeling the data generation process and fitting the model to the data. This allows controlling for other factors that influence both the outcome variable and explana

1. The document discusses various social media and video sharing platforms and tools for integrating them, including YouTube, Twitter, Flickr, iTunes, and Facebook. 2. It mentions several services that allow embedding or sharing content between platforms, such as CDTube for YouTube, ZonTube for Amazon, and amz.ly for shortening Amazon URLs for Twitter. 3. Programming languages and APIs mentioned i

東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois

IoT と時系列データと Elasticsearch Data Pipeline Casual Talk Vol.4 株式会社ソラコム ソリューションアーキテクト 今井 雄太Read less

2019年6月28日の明治大学での講義資料です。 できるだけ数式を使わずに『機械学習のおさらい』『自動ハイパーパラメタ最適化』『Optuna の使い方』『ベイズ最適化の応用事例』について説明しています。 ●Optuna : https://github.com/pfnet/optunaRead less

2018/10/19に横浜みなとみらいで開催されるNetadashi Meetup #7の発表資料です。 分散表現を用いた文書分類について企業での活用事例を取りあげたり、サンプルデータでの事例を紹介しています。Read less

[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks

54. ELB Availability Zone Availability Zone EC2 instance web app server Amazon Route 53 攻撃サーバ RDS DB instance RDS standby (Multi-AZ) ElastiCache ElastiCache EC2 instance web app server web app server web app server EC2 instance EC2 instance 外部サービス S3/Dynamodb 他Restful APIサービスなど http/https 通信 ×攻撃シナリオ ×キャッシュ設計 ×更新クエリ ×参照クエリ ×接続方法 ×接続方法 ×フレームワーク ×ネットワークリソース ×アプリロジック ×接続方法 ×CPUリソース ×Memリソース ×CPUリソース ×

圧倒的な速度で動作するadiaryの仕組みを解説します。勉強会等でスライド発表の要望がありましたらご連絡ください。