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
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
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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