antipopのブックマーク / 2020年4月24日

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2020年4月24日のブックマーク (6件)

おうちで体験！かはくVR -国立科学博物館-
「おうちで体験！　かはくＶＲ」では、ご自宅でも国立科学博物館のコンテンツをお楽しみいただけるよう、当館の展示室や外観を高画質の画像で撮影し、3Dビュー＋VR映像で公開しています。まるで国立科学博物館の中にいるように、自宅にいながら展示を鑑賞することができます。
antipop 2020/04/24
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主成分分析(PCA)の数学的な理論とPythonによる実装
$$ \newcommand{\bm}[1]{\mathbf #1} $$ 主成分分析(PCA)の数学的な理論とPythonによる実装¶ Author: Yuki Takei (noppoMan) Github: https://github.com/noppoMan Twitter: https://twitter.com/noppoMan722 Blog: https://note.com/noppoman これは、noteの主成分分析の背景にある数学理論の話(最適化問題)の本文です。主成分分析の数学的な理論の理解に必要な知識¶ 主成分分析は、アルゴリズム的な観点で見るとデータの分散を最大化させる最適化問題であり、その理論は数学（とくに微分学、線形代数）により与えられている。以下は、主成分分析で使われる数学の分野をざっくりとリストしたものである。データ分析分散、共分散解析学多
antipop 2020/04/24
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Bing検索の裏側―BitFunnelのアルゴリズム - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。この記事では、Microsoft の検索エンジン Bing で採用された BitFunnel アルゴリズムを紹介します。昨年のエンジニアアドベントカレンダーでは、文字列検索のアルゴリズム全般について紹介しました（文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog）。今年はそのなかでも、インデックス（索引）を使った全文検索アルゴリズムについてのお話になります。この記事の前半は全文検索の入門にもなっていますので、検索技術になじみがない方にも楽しんでいただけるのではないでしょうか。逆に、「そんなのもう知ってるよ！」という方は、本題である「BitFunnel アルゴリズムの詳細」から目を通していただければと思います。この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2017の21日目の
antipop 2020/04/24
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セキュリティブループリント: GKE での PCI | Cloud Architecture Center | Google Cloud Documentation
GKE Gateway と Cloud Service Mesh を使用してグローバルに分散されたアプリケーションを構築する
antipop 2020/04/24
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機械学習システムの設計パターンを公開します。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
antipop 2020/04/24
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「Deep Fake Detection Challenge」が辛かったお話
社内の輪講で発表した資料です。 Kaggleで開催されたDeep Fake Detection Challengeに参加した備忘録的なものです。過学習に対して真面目に取り組みましたが、結果は振るいませんでした。。
antipop 2020/04/24
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