【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
![機械学習の精度と売上の関係](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f88f37441d750f5ca6b96fe0d512f8088cc0e7fb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Faccuracysellsgraph-180407142216-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
ビッグデータをビジネスに応用する上で需要の高いアウトプットとして、ユーザーの興味・関心に適した商品を自動的にオススメする「レコメンド」システムが挙げられます。 DMM.comラボでも、2015年のビッグデータ部立ち上げ後、Hadoop/Sparkを用いた内製レコメンドの導入を続け、2017年3月には400を越える箇所(Webページ、メルマガ等)で利用されています。 一口にレコメンドといっても、ユーザーの行動ログを用いた相関分析や協調フィルタリング、アイテムのメタデータを用いたコンテンツベースレコメンド、機械学習/ディープラーニングを用いた類似度計算など、要素技術は多岐に渡ります。 また、実際にレコメンドシステムを運用していくためには、レコメンドのロジックだけでなく、レコメンドを表示する際の工夫や、サービスに特化した精度のチューニング、パフォーマンスやセキュリティの考慮なども必要となってきま
2018年2月23日(金)に開催されたオレシカナイトvol.5(https://cyberagent.connpass.com/event/77000/)での発表スライドですRead less
初心者向けにMongoDBの基本を解説しています。 この資料は2014/3/1のOSC 2014 Tokyo/Springで発表しました 。 2015/3/3最新の情報で一部アップデートしました。 2015/7/15MongoDB ver3.0ようにちょっと修正しました。 This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python ba
Regional Scrum Gathering Tokyo 2018 セッション「Panel - 実感駆動でものづくり ー 協調学習過程としてのスクラム。欲しいものを、どうやって知るか。」にて使用したスライドです。(補足情報を追記しております) https://confengine.com/regional-scrum-gathering-tokyo-2018/proposal/5132/panel-Read less
システム開発をする以上、ほとんどの場合「認証と認可」は切っても切れない問題です。マイクロサービスが話題を集め、コンポーネントのWeb API化が急加速を見せる昨今。OAuth 2.0 という仕組みが継続的に注目を集めています。 しかし、いざその仕様を紐解いてみると Authorization code や Implicit 等、簡単には理解できない概念や選択肢が並んでおり、 自分が導入すべきなのはどのような仕組みなのか、判断が難しいのも確かです。 本セッションでは OAuth 2.0 の仕組みを基礎から解説し、今あなたに必要な認証と認可の仕組みを判断できるような知識をお伝えします。 https://www.youtube.com/watch?v=PqW948SFSUMRead less
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
スタートアップを始める前に知っておくべき、スタートアップの反直観的な事柄やスタートアップの逆説についてまとめました。Paul Graham と Peter Thiel の言説を振り返りたいときにどうぞ。※ 6/30 に東京大学のアントレプレナー道場で話した内容です。 1.不合理なアイデアこそが合理的 2.良いアイデアは説明しづらい 3.難しい課題のほうが実は簡単 4.良いプロダクトの機能は少ない 5.多数のLike より少数のLove を 6.スタートアップのアイデアを考えてはいけない 7.競争は敗者の戦略—独占せよ 8.小さな市場から始める 9.スケールしないことをしよう 10.チームに多様性はいらない 11.会社化すると良くない 12.スタートアップに関する知識はいらない 13.やりたいことはやってみないと分からない +逆説のベンチャー投資Read less
スタートアップやプロダクトの成功に必要な「アイデア×プロダクト×実行×チーム×運」の 5 つの項目について解説した概要のスライドです。急成長するプロダクトの初期に役立てていただければと思います。 プロダクトマネージャーやスタートアップの CEO の方向けにどうぞ。 ※ Japan Product Manager Conference 2016 の登壇資料です
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