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アルゴリズムに関するclavierのブックマーク (5)

  • トポロジカルソートと強連結成分分解でWikipediaの特定カテゴリー配下のページをすべて取得する - 終末 A.I.

    Wikipediaの特定カテゴリー配下のページをすべて取得するためには、整理されていないグラフデータ特有のいくつかの問題に向き合う必要があります。 一つは、Category:カツラ科と糸井の大カツラのように、サブカテゴリーにはページへのリンクが含まれているが、カテゴリー体にはページへのリンクが含まれていないケースがあるという問題。 もう一つは、Category:インフォグラム・エンターテインメントームソフトとCategory:アタリのゲームソフトのように、お互いがお互いのサブカテゴリーに含まれてしまっているケースがあるという問題です。 これらの問題は、以下の手順を踏むことで解決できます。 カテゴリーにリンクされているページだけでなく、サブカテゴリー内のリンクを順にたどって含まれるすべてのページを収集する ただし、一度たどったカテゴリーに再度到達した場合、それ以上はそのルートを探索しない

    トポロジカルソートと強連結成分分解でWikipediaの特定カテゴリー配下のページをすべて取得する - 終末 A.I.
  • 多腕バンディット問題とA/Bテスト (Part 1) | リクルート

    リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら みなさん、こんにちは。ギャンブラー🤡の鹿野です。 今回は、機械学習の分野で注目を集めている多腕バンディット問題の中でも、 特にWebサイト最適化の文脈でしばしば出てくる確率的多腕バンディット問題 (stochastic multi-armed bandit problem) の基的な枠組みとそれを解くアルゴリズムについて解説いたします (簡単のため、以下では「確率的多腕バンディット問題」を単に「多腕バンディット問題」と表記します) 。 記事を読み終わったあとには 多腕バンディット問題の基的な枠組みとそれを解くアルゴリズム Webサイト最適化においてどのように役に立つのか A/Bテストと多腕バンディット問題の関係 について理解ができる

  • 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

    Amazonの推薦システムの20年
  • 自動お絵かきロボを作る(その2) | fladdict

    作成中の自動絵画プログラム。どうやら、みんなは「フォトショのフィルター的なモノ」を想像してるみたい。実はこのお絵かきロボ、一筆づつ丁寧に色を乗せていったりする。むっちゃ時間かかる。 アルゴ的には、遺伝アルゴリズムとA/Bテストの中間のようなロジックで動いてます。無数のパターンを一筆ごとに総当たりし、うまい感じに色がのった場合のみ採用みたいな。そんなわけで800px程度の大きさでも、1毎仕上げるのに2-6時間ぐらいかかります。 先にざっくり全体を下塗りしていくようにチューニング。 こちらが最新バージョン。ついに「主題でない部分に塗り残しや、筆跡などを多めに残す:チューニングが完成。 静物画の写真を、油絵に変換したもの。油絵っぽい写真を変換すれば、油絵になる。 ニワトリ。ちょっと目のコントラストが薄くて検出できなかった・・・失敗。それ以外はいい感じ。 サル。毛の質感はもう文句がない。あとは粗密

    自動お絵かきロボを作る(その2) | fladdict
  • pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita

    作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題

    pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
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