Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
Ruby で高速なプログラムを書く
Kubernetesでの性能解析 ～なんとなく遅いからの脱却～（Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料）
絶対に見逃せない投稿が、そこにはある - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Qiita の 「見逃せない投稿」 を独自に評価してランキングするサービス Qaleidospace を作りました。 本投稿では、そのようなサービスを作ろうと思った理由、投稿を評価するアルゴリズム、システム構成について書きます。 余談ですが、今なら Yearly Ranking がほぼ 2015 年の投稿ランキングとなっており、眺めていて楽しいです。 TL;DR Qiita の「見逃せない投稿」をランキングするサービス Qaleidospace を作った。 適切な評価システムがあれば、書き手も読み手もみんな幸せになれるはず。 ストック数
ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 -
Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する
2015年Apr6日レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する こんにちは。オインクゲームズの新藤です。 先日、弊社のデジタルゲーム第二弾となる「OLYM」がリリースされました。OLYM はターン制限のあるパズルゲームで、各ステージごとに決められたターン数が設けられてています。このターン数以内に目標を達成できないと、クリア失敗になってしまいます。そのため、このターン数をどう決めるかが、難易度に大きく影響する一因となっています。OLYM では、ステージごとのターン数を決定するのに遺伝的アルゴリズムを活用したので、今日はそれをご紹介します。 最終的にやったことは非常にシンプルです。端的に言えば、AI に実際にパズル解かせて、何手で解けたかをレベルデザインの参考にするということです。この AI を作る際に、遺伝的アルゴリズムを活用しました。そもそもは「自動でパズル解いてくれる AI がいたら面
色々なダイクストラ高速化
「はじめよう、シェル芸」オープンキャンプｉｎ南島原２０２０／OpenCamp in Minami-shimabara online
機械学習アルゴリズムまとめ | 株式会社フルスピード - Growth Seed
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓【無料DL】「SEO内部対策チェックシート」を無料ダウンロードする 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を紹介したスラ
パーリンノイズを理解する | POSTD
この記事の目的はKen Perlinの改良パーリンノイズを分かりやすく分析し、お伝えすることです。記事内のコードはC#で書かれており、自由にご利用いただけます。最終形のみを見たい方は、こちらから最終的なソースをご確認ください。 パーリンノイズは手続き的なコンテンツ生成によく使われる、非常に強力なアルゴリズムです。ゲームや、映画などの視覚媒体に特に有用です。パーリンノイズの開発者であるKen Perlinは、この最初の実装でアカデミー賞を受賞しました。彼が2002年に発表した改良パーリンノイズについて、私はこの記事で掘り下げていきます。パーリンノイズは、ゲーム開発においては、波形の類や、起伏のある素材、テクスチャなどに有用です。例えば手続き型の地形（Minecraftのような地形はパーリンノイズで生成できます）、炎のエフェクト、水、雲などにも使えます。これらのエフェクトのほとんどが2次元、3
出、出～～ｗｗｗｗｗ銀行員待行列解説奴～ｗｗｗｗｗｗｗ - モナドとわたしとコモナド
銀行員待行列(Banker's deque)、二つのリストで構成奴～～ｗｗｗｗｗ 入奴と出奴～ｗｗｗｗｗｗｗｗｗ ↓入奴 三(^o^)ノ [(^o^)ノ, (^o^)ノ, (^o^)ノ] ヽ(^o^)三 [ヽ(^o^), ヽ(^o^), ヽ(^o^)] ↑出奴 追加は入奴にcons、取り出しは出奴にuncons奴～ｗｗｗリストなので基本定数時間奴～ｗｗｗｗｗｗ リスト枯渇防止の為、リストの長さに以下の条件課奴～～～ｗｗｗｗｗｗ length (入奴) <= length (出奴) * 3 + 1 length (出奴) <= length (入奴) * 3 + 1 条件充足不能場合、|length (入奴) - length (出奴)| <= 1なるよう余剰分反転後短い側の末尾に結合して調整奴～ｗｗｗｗｗ時間計算量O(length (入奴) + length (出奴))必要～～～～ｗｗｗｗ
第3回 ツリーマップによる木構造の可視化（前編） | gihyo.jp
はじめに 前回は、統計学的観点からの情報可視化へのアプローチとして、「階層的クラスタリング」の手法を紹介し、その実装と動作確認を行いました。 今回からは、階層的クラスタリングの実行結果を視覚的に分かりやすく表現する手段として、「ツリーマップ」と呼ばれるテクニックを取り上げます。 ソースコードのダウンロード 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。ZIPファイルを展開して生成されるフォルダを、プロジェクトとしてNetBeansに読み込むことも可能です。 ツリーマップの概要 ツリーマップ（treemap）とは、二次元平面上の領域を入れ子状に分割することによって、木構造のデータを可視化する手法です。 ツリーマップを利用した情報可視化の有名な例としては、世界のニュース記事をタイル状に並べて閲覧できるnewsmap（図1）があります。 図1 また
【累積和、しゃくとり法】初級者でも解るアルゴリズム図解 -
2014年12月3日より2015年1月7日まで開催した、paizaオンラインハッカソンVol.4Lite「エンジニアでも恋したい」は、トータルで3問有りましたが全て解けましたでしょうか？ 各問題の成否によりストーリーが変わるのであえて間違えて解いた方もいらっしゃると思いますがｗ (プレゼント対象期間は終了しましたが、問題チャレンジは可能なので、未チャレンジの方は是非チャレンジください！) 問題１、問題２は解説するほどのむずかしさでもないので省きますが、問題３は多少工夫が必要なので、問題３について今回もPOH恒例の「図解解説」をしてみたいと思います。既に解けた方もそうでない方も、今回の解説を読んで、それぞれの方法すべてを実装してみると勉強になると思いますので、是非試してみてください。 ■どのような高速化ステップがあるのか？ 今回の問題ですが、解法の大きなパターンとしては、１．全てのパターンを
テキサスホールデム（ポーカー）の必勝プログラムが完成 ついに不完全情報ゲームでもコンピュータが人間を上回る | ねとらぼ
カナダのアルバータ大学は1月9日（日本時間）、ヘッズアップリミットホールデム（ポーカーの1種）において、コンピュータソフト「Cepheus」が“完全プレイ”を解析したと発表しました。研究成果をまとめた論文が米科学誌サイエンス（電子版）に掲載されています。 ヘッズアップリミットホールデムとは、手札2枚と共通カード（最大5枚）を組み合わせる「テキサスホールデム」という形式を1対1（ヘッズアップ）で行うもの。リミットとは賭け金が決められているタイプです（有り金を全部賭けるオールインなどは不可）。 つまり、同ゲームでは一定額ずつチップをかけての勝負（降りてもよい）を何度も行います。これを長期的にプレイすると「Cepheus」は絶対に負けないそうです。ポーカーは「不完全情報ゲーム」であり、相手の手札がわからないことからブラフも有効でしたが、リミットゲームにおいてはこのたび実質的な“完全解”が求められ
暗号に使える乱数と使えない乱数
まず重要なポイントとして、擬似乱数のシードとなる真の乱数 (質問の場合は円周率のほうではN, 漸化式の方ではM) は十分に広い空間からランダムに選ばれなくてはなりません。 どんな擬似乱数生成器を使っていたとしてもシードが高々1億程度では総当たりで(比較的)簡単にシードがみつかってしまい生成される乱数が再現できてしまいます。 円周率の先頭100万桁のどこかから選ぶなどは問題外です。 シードはRSA/DSAなどの鍵長に合わせて 1000 bit 程度 (10進数で300桁程度) は欲しいかと思います。 質問にある円周率を擬似乱数として使う方法ですが、円周率の N桁目からの数列がある長さ与えられた時に N 自体を逆算したり, 次の出力を推測する高速な (Nのビット数の多項式時間で実行可能な) アルゴリズムは知られていないかと思います。 そのため N が十分に大きければある時点までの出力が攻撃者に
Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた - Something Beyond
2015-01-05 Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた Programming アルゴリズムを学ぶ意義みたいなものはいろいろなところで語り尽くされていると思うので私からは特にコメントしませんが、今回の勉強に利用した書籍でも引用されていた言葉が印象的なので、記しておきます。 最先端の機械を使って製品をつくるのは簡単で、しかも楽なことだが、基本技術を固める前に楽なほうに流れていってしまった。俺のような基本的なことがきちんとできるローテクが、今、我が世の春を謳歌しているんだ。 岡野雅行さんという職人さんの言葉のようです。そういえば随分前にこんな記事が盛り上がりました。 今すぐ辞めて欲しい、「Ruby on Rails勉強してます」「CakePHP勉強してます」 最新技術だけではなくて、その基礎となる技術をしっかり理解しなければダメだよということでしょう。ということで基本のアルゴリ
1/30 発売！「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」 - iwiwiの日記
書籍「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」が近日中に発売される予定です．会津大の渡部先生が著者で，Short Coding 本の Ozy さんと私が協力としての参加です．どうかよろしくお願いします． プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造 作者: 渡部有隆,Ozy(協力),秋葉拓哉(協力)出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/01/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (4件) を見る 本書はアルゴリズムとデータ構造の入門書です．整列，探索，木構造などをはじめとする基礎的なアルゴリズムとデータ構造を初学者向けに説明します．前提とするのは基礎的なプログラミング能力のみです．コード例では C++ を用いています． これだけだと，よくある本のように思われるかもしれません．しかし，本書は非常にユニークな特徴として，オン
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The Art of Computer Programming Volume1
Amazon.co.jp: アルゴリズムイントロダクション 第2巻 改訂2版: T.H.コルメン (著), 浅野哲夫 (翻訳): 本
エレベーターゲームで学ぶプログラミング『Elevator Saga』 | 100SHIKI
Amazon.co.jp: プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造: 渡部有隆, Ozy(協力), 秋葉拓哉(協力): 本
