とにかく機能が重視された時代は終わり、今は見た目が重視されるようになった。CFO(最高財務責任者)やCTO(最高技術責任者)と同じようにCDO(最高デザイン責任者)を設置する会社もちらほら。 この記事では果敢に洗練されたデザインを目指すも、あえなく失敗してしまった事例を集めた。 1.ユニバーサルデザインで哺乳瓶を描くも、何か分からなくて失敗。「哺乳瓶」「授乳室」とシールが貼られることになった。※ユニバーサルデザインとは国籍や言語の違いによらず利用できる設計を指す。 2.iPhone5cの公式ケース。背面の「iPhone」の文字が「non」になってしまう。スティーブ・ジョブズが生きていたら激怒するレベル。右側は一般人が提案した改良版。 3.ユニバーサルデザインを目指した男性トイレ。何か分からないので、市販のプラカードが貼られることになった。 4.ここまで説明する必要はあるのだろうか?エレベー
最終更新日:2023年6月12日 開発本部研究開発グループR&Dチーム マネージャーの榊です。 さて、今回のテックブログでは、2017年になったということで、データ分析に関連した国際会議の論文投稿のDeadlineと会議自体の日程をまとめたカレンダーを作ったので共有します。また、その副産物であるSpreadsheetにまとめた内容からカレンダーを自動生成するスクリプトも共有します。 弊社が取り組んでいる研究領域において、最先端研究を知るためには、研究領域に関連する国際会議の論文を調査することが必要不可欠です。さらに学術コミュニティにインパクトを与えるためには、それらの国際会議に論文を投稿し、採択されることが重要となります。 そこでまずは、2017年の論文投稿計画を作成する上で主要な国際会議の日程をまとめる必要があると考え、下記のようなスプレッドシートとカレンダーを作成しました。ただ、社内に
It’s scary enough making a doctor’s appointment to see if a strange mole could be cancerous. Imagine, then, that you were in that situation while also living far away from the nearest doctor, unable to take time off work and unsure you had the money to cover the cost of the visit. In a scenario like this, an option to receive a diagnosis through your smartphone could be lifesaving. A dermatologist
Hyperparameter optimization for Neural Networks Contents Hyperparameter optimization for Neural Networks Introduction Hyperparameter optimization Grid Search Random Search Hand-tuning Bayesian Optimization Gaussian Process Acquisition Function Find number of hidden units Disadvantages of GP with EI Tree-structured Parzen Estimators (TPE) Overview Hyperparameter optimization for MNIST dataset Disad
5. 2012: Deep Learningブームの幕開け ● 化合物の活性予測コンペでDeep Learningベースの手法が勝利 ○ ドメイン知識を使わず、活性予測の素人が優勝 ● Youtubeの動画を元に、”猫に反応するニューロン”を獲得 ○ 画像からの特徴抽出の自動化…従来は人間のドメイン知識に基づいて設計 ○ 2000台のマシンで1週間かけて10億パラメータを学習 ○ 猫、人といった概念を教えずに(!)それらの概念を獲得 人の顔 (左)、猫の顔(右)によく反応するニューロンの可視化 Merck Competition Challenge http://blog.kaggle.com/2012/10/31/merck-competition-results-deep-nn-and-gpus-come-out-to-play/ “Building High-level Featur
2. ⾃⼰紹介 • 名前: takano • Twitter: @mtknnktm • 仕事: Web系企業のデータ関連あれこれ • 興味: 計算社会科学・複雑系科学 • もろもろ – Publications: https://sites.google.com/site/mtkn35699/ – Slide: http://www.slideshare.net/MasanoriTakano1 – Blog: http://mtkn.hatenablog.com/ 2 3. • ふと回帰分析したくなった時 • ふとMCMCしたくなった時 • ふと前処理したくなった時 • ふと機械学習したくなった時 • ふと集計したくなった時 • ふと社会科学したくなった時 でも iris はもう飽きた → そんなときのために、 誰でも使えるデータをご紹介 3 5. おもしろいと思った
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Lecture 1 Introduction to Research A simple tutorial to help you get up to speed in the research environment.
SageMath is a free open-source mathematics software system licensed under the GPL. It builds on top of many existing open-source packages: NumPy, SciPy, matplotlib, Sympy, Maxima, GAP, FLINT, R and many more. Access their combined power through a common, Python-based language or directly via interfaces or wrappers. Mission: Creating a viable free open source alternative to Magma, Maple, Mathematic
【宣伝】2016/09/14 このページに来た方へ。あなたが求めている本はこれです。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者: 松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (10件) を見るまずこれを予約してから下記を読むといいです。 【宣伝終】 はじめに 統計モデリングは今後ますます重要になってくる技術です。 現在、Web 上には統計モデリングに関する様々な優良記事があります。 それらの記事は、完成したモデルをスマートに提示しているものが多いようです。 しかし、実際の統計モデリングの現場は決してスマートなものではなく、様々な泥臭い試行錯誤を行いながら地道にモデルを構築していきます。 この一連の記事では、最終的なモデルの完成形をいきなり提示するのではなく、モデル構築の手順をスッテプバイス
はじめに こんにちは、大正デモクラシーです。年末年始に実家に帰るにあたって、Windows 10がインストールされているXPS 13を持って行ったんですが、実家で庭木の剪定以外にやることがなかったので、それ以外の時間はずっとコード書いてました。しかし、持って行ったマシンの開発環境がまったく整ってなかったのでいろいろ設定しなおしてとりあえずいい感じになったので、その作業メモを書いておきます。 TL;DR これまでLinuxやmacOSで育ててきた環境をWindows 10で使うことはあきらめて、これらのツールをとりあえず入れました。 cmder | Console Emulator Chocolatey - The package manager for Windows GitHub - Microsoft/Git-Credential-Manager-for-Windows: Secure
100 Must-Read NLP Papers This is a list of 100 important natural language processing (NLP) papers that serious students and researchers working in the field should probably know about and read. View on GitHub 100 Must-Read NLP Papers This is a list of 100 important natural language processing (NLP) papers that serious students and researchers working in the field should probably know about and rea
とりあえず ImageNet 系の論文で、目に入ったものから順々にまとめていきます。情報・ツッコミ歓迎。 前処理・Data Augmentation Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。[103.939, 116.779, 123.68] を各ピクセルから引く。VGG はこれ。 Per-pixel Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。ピクセル・チャンネルごとに計算された平均を引く。即ち、224x224x3 個の値について個別に平均を計算し用いる。AlexNet 論文から使われており、ResNet もこれ。 Random Crop 256x256 ピクセルに画像をリサイズし、そこから 224x224 のパッチをランダムに取り出す。AlexNet 論文で使われていた。ちなみに Chainer の ImageNet サンプルはこれと Horizonta
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