TensorFlow の SessionRunHook で Optuna の枝刈り
この記事は TensorFlow Advent Calendar 2018 の 23 日目のはずだったけど、早く書き終わって我慢できなかったので空いてた 6 日目にねじ込んでしまったやつです。 こういう話があったので、ちょっと TensorFlow 用に Optuna の枝刈り機能を実装できそうか手を動かしてみました。 できた？一応動くね！ 前提知識TensorFlow の Estimator をちょっと使ったことがあるOptuna が何なのかは知っていてサンプルコードを試しに動かしたことがある（枝刈りが何かの説明とかはしません何ができれば良い？Optuna 側に callback 的なもので定期的に現在の評価指標と反復回数を渡せれば OK のようです。 lightgbm の場合はこんなふうに callback が実装されています。 各学習の途中でこうやって Optuna に trial.
ERC721とは？
概要 ERC721とは、Ethereum（イーサリアム）ブロックチェーンにおける、スマートコントラクトの規格の一つです。スマートコントラクトの規格には、ERC721以外にもERC20やERC223が存在します。 ERC721の特徴は、スマートコントラクト内でNon-Fungible Token（以下、NFT）を扱えるようになることです。ERC721の規格を用いることで、イーサリアムブロックチェーン上で、NFTの所有権や取引履歴を記録することができるようになります。 背景 2014年9月にイーサリアムブロックチェーンが誕生して以来、スマートコントラクト機能を実装しているイーサリアムベースのトークンは、開発者の間で高い人気を誇っていました。しかし、こうして新しく開発されたトークンは、ブロック内で保管する情報がそれぞれ異なっていたために互換性がありませんでした。Jaxxのような暗号通貨のウォレッ
The 10 Commandments of Good Products
We live in a world with too much stuff. As someone who designs products, I’m constantly experiencing an existential crisis about the things we create as a profession — both digital and industrial. Does this thing really help people? Are we solving a viable problem? Does this product or service actually better the world? Regardless of the consequences, it is safe to say that humans will continue to
OpenCV 3.3から使えるDNNモジュールを使って物体検出 – Moonshot 🚀 – Medium
Object Detection with OpenCV dnn modules and MobileNetSSD on Jupyter Notebook Introduction物体検出をDeep LeaningとOpenCVを用いて行う OpenCV 3.3からdnnモジュールが正式にリリースされた The main news is that we promoted DNN module from opencv_contrib to the main repository, improved and accelerated it a lot. An external BLAS implementation is not needed anymore. For GPU there is experimental DNN acceleration using Halide (http://
BTC短期トレードのススメ 基礎の基礎編 - 西欧の車窓から - Medium
皆さんこんにちは。消耗してますか？（挨拶） 僕はバッチリ花粉症です。例年のことですがこの時期はあらゆるパフォーマンスが悪化するので悲しい。目が痒いのが一番耐えられません。 前回の記事はこちら。 さて、今回は短期トレードの話です。 僕は暗号通貨用のツイッターアカウントを作った2016年から一貫して短期トレーダーを自称していて、普段からデイトレード〜スイングトレードをしています。もちろん長期コアポジションとしてポートフォリオは作ってメンテしていますが、それだけだと暇になってしまうので、トレード好きの人間としてはどうしてもガチャガチャやっていきたいのです。 僕は自分の考えを文章でアウトプットするのが好きなのですが、実は今まで自分のトレードで見ているポイントや技術について書いたことはほとんどありません。その時の相場観をツイートしてたくらいかな。 何故か？その答えは簡単で、単にホールドするだけで十分
エンジニアはどのように他のアプリのUXを参考にすべきか
問題意識エンジニアのタイプを分けるとき、大雑把に「サービス志向」と「技術志向」みたいな分け方をすることが、僕の周りではよくあります。 個人的にはこの分け方は必ずしも良いものとは言えないと思います。少しエンジニアのことをサービスと距離のある人種として捉えてるように感じるからです。 技術志向だからってサービスのことを考えてないということではなく、「よりセキュアな技術を採用する」「効率的で安全なデプロイができるフローを構築する」などなど、技術向上を通じてユーザー体験をよくしよう、としているはずです。 ただ、デザインを良くしたり読み込みスピードを早くしたりなど、「目に見える範囲で改善する施策」を考え、実行しなければ、プロデューサー的な人からすれば「何やってんだろうな〜」と、エンジニアはブラックボックス的な人に見えてしまうこともあると思います。 じゃあ他のアプリをいじってみたりして、サービス勘みたい
Andrew Ng Says Enough Papers, Let’s Build AI Now!
While the scientific community continues looking for new breakthroughs in artificial intelligence, Andrew Ng believes the tech we need is already here. In his keynote speech Friday at the AI Frontiers Conference, the founder of Coursera & Deeplearning.ai encouraged AI talents to roll up their sleeves and start making a difference — whether with major industry players or through their own startups.
Tools and Technologies in the Ethereum Ecosystem
If you are a developer new to Ethereum/blockchain, it is possible you are overwhelmed (at least I was) trying to understand all the tools and technologies in the Ethereum ecosystem. So I decided to briefly describe the various components you come across frequently while starting to learn Ethereum. Hopefully this will help you get a big picture of the Ethereum ecosystem and how all the pieces fit t
Neural Nets for Generating Music
Algorithmic music composition has developed a lot in the last few years, but the idea has a long history. In some sense, the first automatic music came from nature: Chinese windchimes, ancient Greek wind-powered Aeolian harps, or the Japanese water instrument suikinkutsu. But in the 1700s automatic music became “algorithmic”: Musikalisches Würfelspiel, a game that generates short piano composition
Human-Centered Machine Learning
7 steps to stay focused on the user when designing with ML By Josh Lovejoy and Jess Holbrook Machine learning (ML) is the science of helping computers discover patterns and relationships in data instead of being manually programmed. It’s a powerful tool for creating personalized and dynamic experiences, and it’s already driving everything from Netflix recommendations to autonomous cars. But as mor
とてつもなく小さい次世代コンピュータ
Prabal Dutta が誤って手にしているコンピュータを落としても、どこも壊れないし、クラッシュすることもない。音がしたとしても間延びしたうなりだけだろう。それはこのコンピュータが一立方ミリメートルの大きさだからだ。床に落したらどこかに消えてしまう。「単に失くしたということですが、アクセサリーをなくすよりひどいことです」と Dutta は言う。話を分かりやすくするために、ミシガン大学の電気工学の准教授の Dutta は、このようなコンンピュータの写真 50 枚をメールで送ってくれた。どれも途中まで指ぬきにかろうじてはさまっている。 指ぬきの中に入っているものが、超小型コンピュータの技術 MEMS (microelectromechanical systems) に十年掛けた研究の集大成だ。MEMS は「スマートダスト (smart dust)」とも呼ばれ、Dutta のダストは人類最小
RunKeeperやNike+並みのパフォーマンスを実現する高精度位置情報フィルターの作り方 — 位置情報を正確にトラッキングする技術 in Android (第3回)
前回までのサンプルアプリを実機にインストールして色々なところを移動してみると高いビルに囲まれた路地裏や、木が茂っている公園の中、または厚い雲に覆われた天気で自分の位置とずれたところにパスが描かれることがあるのがわかります。 実はこのように普通にLocationManagerを使っただけでは綺麗な位置情報の軌跡をとることはできないことがあります。 Uberのように一時的に車が少し道路よりずれた場所に表示されてもいいアプリのケースもありますがもしNike+のようにユーザーの行動の軌跡を美しくマップ上に描画し、なおかつ走った距離も正確でなければいけないアプリは高い精度の位置情報だけを取り続ける必要があります。 この回では高い精度の位置情報だけを取り続けるためのフィルターの作り方について説明します。
What I Learned From the Kaggle Criteo Data Science Odyssey
What I Learned From The Kaggle Criteo Data Science OdysseyEach Kaggle challenge is like an odyssey : you start with nothing, you don’t know how it will end, and when it’s finished, it reminds you good old memories. The goal of the Criteo challenge was to predict if display ads will be clicked, based on traffic logs. Criteo is one of the french company that has the most challenging real-time data p
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CNN Architectures: LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet and more
How to Build an EOS FULL NODE SERVER – ITAM Network – Medium
Conda Environments with Docker – Chad Lagore – Medium
オープンソース→スタートアップブームや深圳のイノベーションについて講演：早稲田大学
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53 Digital Marketing Tools You Should Master in 2017