藤井四段で学ぶ最尤推定、MAP推定、ベイズ推定 - Qiita
藤井四段の連勝が止まらないですね。 21日の対局に勝利して、連勝記録を１位タイの28連勝まで伸ばしてきました。26日の対局で勝利すれば単独トップになります。 そんな藤井四段の対戦成績は28勝0負。勝率でいうと1.000です。クラクラするような成績ですが、この「勝率」とは何かを少し数学的にみてみましょう。 単純に言葉だけをみると「藤井四段が勝利する確率」ではないかと考えられます。つまり $$P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$$かのように感じます。 ではここで、26日の対局で藤井四段が勝利する確率はどれだけでしょう？ $P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$として考えると、これはつまり藤井四段は必ず勝つので、100%になってしまいます。しかし、もちろんそんなことはありません。藤井四段ですらも負けることはあるはずです。 実はここ
世界初 量子コンピューターの衝撃｜NHK NEWS WEB
スーパーコンピューターをはるかにしのぐ計算能力を発揮すると期待されている 「量子コンピューター」 。その実現は、今世紀後半になるとも言われていましたが、６年前、カナダのベンチャー企業Ｄ－Ｗａｖｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ社が、世界に先駆け実用化モデルを発売。一部の専門家の間からは、本物かどうか懐疑的な見方が出たものの、グーグルやＮＡＳＡ＝アメリカ航空宇宙局など世界のトップ企業・研究機関が購入し、従来の高性能コンピューターの１億倍のスピードが確認されたことで、世界に衝撃を与えました。スーパーコンピューターをもってしても解けない複雑な問題を解決できると期待される量子コンピューターは、人工知能や画期的な新薬の開発などへの応用を通じて世界をどう変えていくのか。今月、東京で開かれた量子コンピューター国際会議を取材しました。（科学文化部・斎藤基樹記者） 量子コンピューターをめぐる世界最先端の研究成果が報告される
コラム - グーグルのクラウドを支えるテクノロジー | 第19回 機械学習によるデータセンターのエネルギー効率予測｜CTC教育サービス 研修/トレーニング
[IT研修]注目キーワード Python UiPath(RPA) 最新技術動向 Microsoft Azure Docker Kubernetes 第19回 機械学習によるデータセンターのエネルギー効率予測 (中井悦司) 2017年6月 はじめに 今回は、データセンターのエネルギー効率を機械学習で予測するという事例を紹介します。これは、2014年に公開された論文「Machine Learning Applications for Data Center Optimization」で解説されているもので、ニューラルネットワークを用いて、サーバーの稼働率や冷却水の温度設定によるエネルギー効率の変化を予測するというものになります。 Googleのデータセンターにおけるエネルギー効率 データセンターのエネルギー効率は、一般に、PUE（Power Usage Effectiveness）という指標で
Unicorn の graceful restart と環境変数 - eagletmt's blog
Unicorn の graceful restart は無停止でのデプロイを可能にして非常に便利だが、fork を用いて実装されている都合で古いプロセスから新しいプロセスに環境変数が引き継がれるため、そのことに起因するトラブルがいくつかある。 dotenv の設定が書き変わらない 設定情報を dotenv で管理している人も多いと思うけど、環境変数を使っているので罠がある。 例えば最初に .env に MEMCACHE_SERVERS=memcache-server-001:11211 と書いてあったとする。 このとき Unicorn を起動すると、dotenv によって MEMCACHE_SERVERS=memcache-server-001:11211 が環境変数に追加される。 その後、接続先として memcache-server-002:11211 を追加したくなって .env を編
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