Presentation for DICE Coder's Day (2010 November) by Daniel CollinRead less
![Introduction to Data Oriented Design](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12198f846d60025d52360242aa0e508eaac9ec65/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fintroductiontodata-orienteddesignflat-101105120121-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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Twitter: ottamm_190 追記 2022/4/24 speakerdeck版:https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-falsebu-que-shi-xing-uncertainty-in-deep-neural-networks コンパクト版:https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-niokerubu-que-shi-xing-ru-men
前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
With 40 million resumes in the Indeed Resume database, you can target your candidate search to identify the ideal talent for your jobs. Indeed Product Director Terence Chiu explains why this massive database of candidate information is invaluable to your hiring efforts, introduces the basics of how to use it to find and contact job seekers, presents metrics demonstrating its effectiveness and talk
PFIセミナー(2016/02/25)で発表したスライドです。伝承サンプリング可能な生成モデルに関するDeep Learningの紹介です(キーワード:Wake-Sleep, 変分 AutoEncoder, Generative Adversarial Nets, Likelihood Ratio)Read less
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
第41回IBISML研究会 https://www.ieice.org/ken/program/index.php?mode=program&tgs_regid=fcaa63fc93919d63c192941825025f97dfeb046f102fa4fa2c046abe6dc556ce 【講演タイトル】 “機械学習の説明”の信頼性 【講演概要】 機械学習を実社会で利用する上での課題の一つに「機械学習モデルはブラックボックスで説明ができない」点があげられる。このようなモデルのブラックボックス性の問題を解消するために、ここ数年では機械学習モデルの“説明”の研究が活発になされている。しかし、これらの“説明”そのものの信頼性に課題があることが最近の研究で明らかになってきている。本講演ではこれら“説明”の信頼性に関する最近の研究について紹介する。
The document discusses the benefits of exercise for both physical and mental health. It notes that regular exercise can reduce the risk of diseases like heart disease and diabetes, improve mood, and reduce stress and anxiety levels. Exercise is also said to boost brain health and function by improving cognitive abilities and reducing the risk of conditions like Alzheimer's disease and dementia. A
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです.数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です.引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください. 以下,エラッタ. * 52 of 80:KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80:2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80:AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80:βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
プレゼンテーションのスライド資料を作る上で押さえておきたい基本をまとめました. 多分これがslideshare内で一番役に立つと思います. スライドの作り方を学んだことがない方、参考にどうぞ! 2016.01.22 書籍発売 好評につき重版決定!! http://book.impress.co.jp/books/1114101129 リニューアル増量版 http://www.slideshare.net/yutamorishige50/ss-41321443 2014.11.9アップロード! 【連絡先等】 Yuta Morishige Webサイト: https://mocks.jp/ ※旧タイトル 【プレゼン】研究室発表のプレゼン資料の作り方【初心者用】Read less
コンテナと Kubernetes の到来によりソフトウェアをデプロイおよび運用する方法は大きく変わりました。ソフトウェアはコンテナ化された分散システムとなり、Kubernetes(または類似の基盤)の上で自動化を通じて動的に管理されるものになっています。そうしたアプリケーションを開発し、本番(プロダクション)に高頻度でデプロイしながらも安定した運用を実現することが今求められています。 本セッションは「OpenShift Meetup Tokyo #9 - DevOps/GitOps編」での発表の続編としてアプリケーションの運用、監視におけるメトリクスやオブザーバビリティに関する DevOps のプラクティスを実践する方法と具体的に利用できるツールを紹介します。
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