Just-So Stories for AI: Explaining Black Box Predictions
As machine learning techniques become more powerful, humans and companies are offloading more and more ethical decisions to ML models. Which person should get a loan? Where should I direct my time and attention? Algorithms often outperform humans, so we cede our control happily and love the extra time and leverage this gives us. There's lurking danger here. Many of the most successful machine lear
The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know - KDNuggets
The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know Read this introductory list of contemporary machine learning algorithms of importance that every engineer should understand. It is no doubt that the sub-field of machine learning / artificial intelligence has increasingly gained more popularity in the past couple of years. As Big Data is the hottest trend in the tech industry at the moment,
Inside Apache SystemML by Frederick Reiss
1. The document describes the origins and goals of the SystemML project for scalable machine learning. 2. SystemML was created to allow data scientists to write machine learning algorithms in R and automatically compile and optimize them to run efficiently on large datasets in parallel. 3. An example alternating least squares algorithm is shown written concisely in R, while traditional approaches
QCL - A Programming Language for Quantum Computers
email QCL - A Programming Language for Quantum Computers Current version: qcl-0.6.5 Despite many common concepts with classical computer science, quantum computing is still widely considered as a special discipline within the broad field of theoretical physics. One reason for the slow adoption of QC by the computer science community is the confusing variety of formalisms (Dirac notation, matrices,
ストリームデータ解析の世界
【機械学習アドベントカレンダー2015 8日目】 ストリームデータ解析 という分野がある。ある生成元から絶えずデータが到来する環境で、いかにそれらを捌くかという話。「時間計算量はほぼ線形であって欲しいし、空間計算量も小さく抑えつつ精度を担保したいよね」ということを考える世界。個人的に最近はそのあたりの情報を追いかけていたので、整理も兼ねてその世界を俯瞰したい。 すごいリンク集 はじめに、この分野で外せないと思うリンクを3つ挙げておく。 ■ SML: Data Streams YahooやGoogleの研究所を経てCMUの教授をしているAlex Smola先生の講義の一部（スライド＋動画あり）。理論からシステムアーキテクチャまで包括した実際的な機械学習ならこの人。この人の機械学習サマースクールの講義は最高だった。 古典的なものから最近のものまで、代表的なアルゴリズムについて直感的な説明といい
定番アルゴリズム本リスト - カレーなる辛口Javaな加齢日記
どうせ何度も使い回ししそうなので，独立した項目に切り離した． アルゴリズムイントロダクション 第3版 第1巻: 基礎・ソート・データ構造・数学 (世界標準MIT教科書) 作者: T.コルメン,R.リベスト,C.シュタイン,C.ライザーソン,浅野哲夫,岩野和生,梅尾博司,山下雅史,和田幸一出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2012/08/02メディア: 単行本購入: 1人 クリック: 16回この商品を含むブログ (21件) を見るアルゴリズムイントロダクション 第3版 第2巻: 高度な設計と解析手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム (世界標準MIT教科書) 作者: T.コルメン,R.リベスト,C.シュタイン,C.ライザーソン,浅野哲夫,岩野和生,梅尾博司,山下雅史,和田幸一出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2012/12/26メディア: 単行本購入: 1人 クリック: 4回
Island Life - Unbounded spigot algorithm
Unbounded spigot algorithm ふとしたきっかけでπなどの値を「頭から順番に」求めるSpigotアルゴリズムを 見直していたら、「メモリの許す限り順番に値を計算し続ける」アルゴリズムを示した 論文を見つけた。 Jeremy Gibbons, Unbounded Spigot Algorithms for the Digits of Pi よくあるspigotアルゴリズムは計算したい桁数を最初に決めてデータ構造を初期化する必要がある。Gaucheのexamples/spigotに入ってるのもそれ。 一方、こちらのアルゴリズムはあらかじめ精度を決めておく必要がない。 論文のコードはHaskellで書かれている。 piとpiLは使っている級数の違い。後者の方が生成が速い。論文には他にもう一種類出ている。 実行例。結果は無限数列で返ってくるので欲しいところまで取れば良い。 *
http://csnx.groups.allonline.in/pool/Introduction%20to%20Algorithms-Cormen%20Solution.pdf
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dag_vector: ランダムアクセス可能な圧縮配列 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、この夏はシルキードライで乗り切りたい岡野原です。 今日は最近公開したC++のオープンソースであるdag vectorについて紹介します。 github: dag_vector ライセンスは修正BSDライセンスです。 dag vector (direct accessible gamma code vector) は値を圧縮して格納したまま任意の場所の値を高速に参照可能な配列ライブラリです。しかもデータ末尾への追記が可能です。 dag vectorはstd::vectorのように利用できます。下にいくつか例を見ていきましょう。 dag_vectorの例 #include "dag_vector.hpp" // dag_vectorは0以上の正整数の配列を扱う配列。 dag_vector dv; // 値はいつでも追加可能。追加された値は圧縮して格納される // 正整数xは2lg(
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https://thinkingwires.com/posts/2018-02-13-irl-tutorial-1.html