バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの構成について - ZOZO TECH BLOG
はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation（OPE）に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます（共同研究に関するプレスリリース）。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット（Open Bandit Dataset）とOSS（Open Bandit Pipeline）を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い
[論文紹介]グラフニューラルネットワークによる推薦アルゴリズム - Qiita
はじめに 昨今、サービスに推薦システムを導入することでUXを向上させることが多くなり、様々な推薦アルゴリズムが取り入れられております。学術界でも推薦は大きなテーマであり、様々なアルゴリズムが提案されております。 本記事では、推薦をする際に、「メディア上で、どんな人とと繋がっているか、どのアイテムにライクをしたか、どんなページを閲覧しがちか」など、人やアイテムとのつながりを重視して推薦するSocial Recommendationの最新論文であるGraphRec[1]を紹介します。GraphRecは2019年にWeb系のTop Coferenceの一つであるWWWで採択された論文です。 GraphRecは、近年グラフ界隈を盛り上げているグラフニューラルネットワーク(以下GNNs)を用いております。GNNsでは、あるノードiの特徴量に近傍ノードの特徴量を足し合わせること(aggregation
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Statechart - 増井俊之
表を使って状態遷移を表現することもできる。transition[][]のような遷移表を作っておき、state = transition[state][input]のように現在の状態と入力から次の状態を計算するようにしておけばプログラムは簡単になる。 正確な遷移表を作ることだけ注意すれば良い。
機械学習アルゴリズム チート シート - デザイナー - Azure Machine Learning
注 デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスなオーサリングをサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使用する
推薦システムのアルゴリズム
Algorithms of Recommender Systems ⟨ http://www.kamishima.net/ ⟩ Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900; 9645c3b i 2007 11 [ 07] 2008 1 [ 08a] 2008 3 [ 08b] 3 (1) (3) GitHub https://github.com/tkamishima/recsysdoc TYPO GitHub pull request issues I II III IV V ii J. Riedl J. Herlocker GroupLens WWW iii 𝑥 𝑋 𝐱 𝐗 𝑥 𝑦 𝑋 𝑌 𝐱 𝐲 𝑛 𝑚 {1, … , 𝑛} {1, … , 𝑚} 𝑦 𝑦 𝑥 x 𝑎 𝑟𝑥𝑦 𝑥 𝑦 ̄ 𝑟𝑥
今度こそ絶対あなたに理解させるPaxos - Qiita
Paxosとは何か 分散システムの金字塔とも呼ばれ、Leslie Lamport大先生の輝かしい成果の一つとして知られる分散合意アルゴリズムPaxos。 既存の解説 実はすでに存在するPaxosの解説は充分に質が高い Wikipediaの項目にも結構長々と書かれていて、これを読んで理解できた人はもう僕の記事を読む必要はない。 同様にPFIの久保田さんによる解説スライドもあり、これも良く書けているし、これを読んで理解できた人もこれ以上記事を読む必要はない。 minghai氏によるブログ記事のこれとか特にこっちなんかはかなり納得感があり、これらを読んで理解できた人も（中略） tyonekura氏によるスライドも良くかけていて(中略) この記事はこれらの説明に目を通してもなお理解できなかった人、もしくはこれらの説明をこれから読もうと思っている人に向けて書き、Paxosアルゴリズムの詳細な説明自体
AI Platform | DataRobot
Why DataRobot Why DataRobot Discover the benefits and impact of DataRobot. Discover AI Leaders AI Practitioners Validation Awards and Recognition Customers Product Product Our AI applications and platform integrate into core business processes so teams can develop, deliver, and govern AI at scale. Enterprise AI Suite Agentic AI Apps AI Platform Enterprise AI Suite Agentic AI Generative AI Predicti
Java9 でも String クラスがリファクタリングされていました （JEP 254: Compact Strings 編） - 地平線に行く
本日、ついに JavaSE 9 がリリースされました！ そこで、かねてから噂になっていた JEP 254: Compact Strings がどのように実装されているのか調べてみました。 Compact Strings の概要 これまで String クラスや StringBuilder クラスなどの内部では、文字列を UTF-16 でエンコードして char 配列で保持していました。 つまり、一文字あたり*1常に char ひとつ = 2バイト分のメモリを使っていました。 しかし、これだと 1 バイトで表せる LATIN1（ASCII コード ＋ ラテン文字）の文字列の場合、その半分が 0x00 になるという無駄がありました。 そこで、内部表現を変更し、文字列が LATIN1 のみで構成されるときは 1 文字を 1 バイトで保持するようにリファクタリングされました。 ちなみに、LATIN
Yahoo!の異常検知フレームワーク"EGADS"
Yahoo!がOSSとして開発している異常検知フレームワーク "EGADS" (Extensible Generic Anomaly Detection System) について書いた次の論文を読んだ： Generic and Scalable Framework for Automated Time-series Anomaly Detection (KDD 2015) リアルタイムなデータをモデリングする種のアルゴリズムの実装とはどうあるべきなのか、という話は難しい。 僕も異常検知や情報推薦のためのアルゴリズムをパッケージ化してみてはいるものの、 時系列データの入力、モデリング、予測、出力といったコンポーネントをいかに切り分けて実装するか バッチとオンラインアルゴリズムのバランスをいかに取るか どこまで自動化して、どこにヒューリスティクスを取り入れる余地を残すか といった点は本当に悩ま
Understanding Paxos
Introduction Paxos is one of the oldest, simplest, and most versatile algorithms in the field of distributed consensus. It has long been considered the gold-standard in this domain and dozens of papers and articles have been written to describe its various applications, optimizations, and usage techniques. However, despite the volume of literature that has been generated on this subject in the las
分散システムについて語らせてくれ
ATF(ARM Trusted Firmware)は、ARMv8では重要なソフトウェア。 全体を利用するのではなく、その一部を利用可能。 この資料では、BL31(EL3 Runtime Firmware)を単体で使う場合、どうすればいいのかを、Xilinx社のZynq UltraScale+ MPSoCを例に説明しています。 ATF (ARM Trusted Firmware) is an important software in ARMv8. Instead of using the whole, part of it is available. This document explains how to do when using BL31 (EL3 Runtime Firmware) alone, for example, with Xilinx's Zynq UltraScale
動的配列について – JavaのLinkedListとArrayListを分析・比較する | POSTD
私はSkienaの『Algorithm Design Manual』 (訳注：『アルゴリズム設計マニュアル』 上巻 ・ 下巻 ) を読んでいました。ところでこの本は素晴らしい本で、連結リストと配列についてこんな比較をしていました(chapter 3.1.3)。 連結リストが静的配列に勝る相対的な長所には以下のものがあります。： • メモリが本当にいっぱいにならない限り、連結構造にオーバーフローが生じない。 • 連続的な(配列)リストに比べて、挿入と削除が単純である。 • 大きなレコードを扱う場合、要素自体を動かすよりもポインタを動かすほうが容易かつ高速である。 一方で、配列の相対的な長所には以下のものがあります。 • 連結構造には、ポインタのフィールドを格納するための余計な領域が必要となる。 • 連結リストでは、要素に対する効率的なランダムアクセスができない。 • 配列は、ランダムなポイン
【 自律学習型人工知能 事例調査 】 東工大 長谷川研究室 発の「SOINN」（自己増殖型ニューラルネットワーク）がすごい - Qiita
Neural Gas と 呼ばれる 「自己組織化マップ」（ SOM ） に 似た、ある種の 多次元データ の 次元圧縮器 を 拡張 した アルゴリズムのようです。 知識ベースの自動拡張 のみならず、入力情報から マルチモーダルなパターン自動抽出・自律学習 までも実現した上に、スマートフォンなどの携帯端末にも収まる容量というのが、画期的だ。 その仕組みについて、今後 詳しく調べて学び取っていきたい。 HASEGAWA LAB. SOINN：Self-Organizing Incremental Neural Network SOINN とは？ 自己増殖型ニューラルネットワーク（SOINN）は，Growing Neural Gas（GNG）と自己組織化マップ (SOM) を拡張した，追加学習可能なオンライン教師なし学習手法です． 具体的には，非定常（動的に形状が変化する）で，かつ複雑な形状を持
Introducing Brotli: a new compression algorithm for the internet
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. At Google, we think that internet users’ time is valuable, and that they shouldn’t have to wait long for a web page to load. Because fast is better than slow, two years ago we published the Zopfli compression algorithm. This received such positive feedback in the industry that it has been in
三目並べで学ぶミニマックス法 | POSTD
最近、「絶対に勝てない三目並べ」のゲームを作ったのですが、非常にささやかながらも楽しいプロジェクトで、いろいろ学ぶこともできました。ゲームの全体像に興味がある方は、 こちらでゲームを試してみてください 。 無敵のゲームにするには、コンピュータ側が全ての手を計算し、何らかの基準を用いて最善の手を決められるようなアルゴリズムを作る必要があります。多岐にわたって調べた結果、このプロジェクトにはどうやら ミニマックス アルゴリズムが適当そうだということが分かりました。 このアルゴリズムを根本的な意味で真に理解し、自分のゲームに実装できるようになるまでにはある程度の時間が必要でした。多くのコードサンプルと説明に目を通しましたが、私が能なしだからか、どれを見てもプロセスの内実を十分に理解することはできなかったのです。この投稿が、ミニマックスアルゴリズムに関する皆さんの理解に少しでもお役に立てたらと思い
ハクビシンにもわかる全文検索 - Qiita
高速な全文検索アルゴリズムであるFM-indexについて解説する。理解しがたい点や間違っている点があれば是非コメントで指摘してほしい。 概要 FM-indexはリニアな文字列に対して検索をするアルゴリズムで、主に簡潔データ構造とBWT(およびLF mapping)という二つのアイデアから成り立っている。BWTはBurrows-Wheeler変換のことで、文字列を特殊な並び順に変換するという可逆関数である。BWTされた文字列を簡潔データ構造固有の操作をすることで、クエリ文字列の長さに比例した短い時間で文字列を探し出すのがFM-indexだ。 簡潔データ構造 簡潔データ構造に関してはFM-indexで必要となる二つの関数だけ説明して、詳細は次の機会に譲るとする。さて、二つの関数はともに文字列のある位置より前の部分に含まれている文字の数を数え上げるというものでrank()とrankLessTha
Radix tree - Wikipedia
An example of a radix tree In computer science, a radix tree (also radix trie or compact prefix tree or compressed trie) is a data structure that represents a space-optimized trie (prefix tree) in which each node that is the only child is merged with its parent. The result is that the number of children of every internal node is at most the radix r of the radix tree, where r = 2x for some integer
JavaのTimSortがバグってる件について | さにあらず
Python で実装され、その後 Java にも移植されたソートアルゴリズムである TimSort が盛大にバグっていることが発見されました。 このバグがどのようにして発生するのかについては、以下のドキュメントを精査して下さい。 TimSort fails with ArrayIndexOutOfBoundsException on worst case long arrays OpenJDK’s java.utils.Collection.sort() is broken: The good, the bad and the worst case どんなことが起こるのか 通常の利用では想定しえない場所でArrayIndexOutOfBoundsExceptionが発生します。 例えば、以下のようなスタックトレースになります。 Exception in thread "main" jav
Luceneで使われてるFSTを実装してみた（正規表現マッチ：VMアプローチへの招待） - Qiita
入力と出力のペアに対して，上のようなグラフを作るのが目標です．テーブルの出力のとこは数字が書いてありますが，文字列だと思ってとらえて下さい．map だと出力は1つに限られちゃいますが，ひとつの入力に対して出力が複数あってもいいです．たとえば入力 "feb" に対して，出力は "28" と "29" があります．（2月は28日と29日のときがありますね）． ノードの部分が状態で，そこから出ている矢印が状態遷移になります．矢印には a/b というラベルがついていますが，a の部分が入力とのマッチを意味し，b の部分がそのときの出力を意味します． 上の例で示すFSTで，"aug"を処理するには，"aug"を頭から読んで，入力"a"に対応するの(9)から(3)への矢印を選択します．そのとき，出力として"3"を記録しておきます．そのあと，"u"に対して(3)から(2)への矢印を選択し，"1"を先ほど
Goで再帰使うと遅くなりますがそれが何だ - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Go界のうまい棒です。昼間にTwitter眺めてたら次のような記事を見かけました。 この頃 流行りの 言語たち（他）でベンチマーク （Dart, Go, Julia, Nim, Python, Rust 他） - Blank File 結果はあくまでフィボナッチ数列をナイーブに実装した場合なんで、まあ明らかに遅くなるよなあと予想通りの実行結果でした。 件のプログラム ナイーブにフィボナッチ数列を実装してますね。 package main import "fmt" func fib(n int) int { if n < 2 { return n } return fib(n-2) + fib(n-1) } func main() { fmt.Println(fib(42)) } これを実際にビルドして実行するとどれくらいかかるかというと、だいたい手元で2.5秒以上かか
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