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数理最適化案件とAI/機械学習案件とのアナロジー 「やってみなければわからない」中で僕たちDSはどうするか本記事では表題に関して、脳筋系ゆるふわVTuberこと入社2年目DSの岡部がお送りいたします。(DS=データサイエンティスト) 発... ◆【理論・実践】(2021年時点で)オススメの参考書 最大のアップデートはこちらの2冊です。参考書は時代の流れに合わせていいものが出てくるものですね。もちろん過去の参考書にもいいものはたくさんありますが、日進月歩の分野である以上、新しいものに軍配が上がりやすい構図はあると思います。 しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで Pythonではじめる数理最適化: ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう 以下それぞれの所感です 【理論】「最適化分野全般を知るための『最適解』」とも言われている教科書 僕が最適化にハマっていた当時は様々な本
新型コロナウイルスの感染拡大の中で、まさに本書のタイトルとなっている「公衆衛生の倫理学」が問われました。外出禁止やマスクの着用強制は正当化できるのか? 感染対策のためにどこまでプライバシーを把握・公開していいのか? など、さまざまな問題が浮上しました。 そういった意味で本書はまさにホットなトピックを扱っているわけですが、本書の特徴は、この問題に対して、思想系の本だと必ずとり上げるであろうフーコーの「生権力」の概念を使わずに(最後に使わなかった理由も書いてある)、経済学、政治哲学よりの立場からアプローチしている点です。 そのため、何か大きなキーワードを持ち出すのではなく、個別の問題について具体的に検討しながらそこに潜む倫理的な問題を取り出すという形で議論が展開しています。 そして、その議論の過程が明解でわかりやすいのが本書の良い点になります。 「これが答えだ!」的な話はありませんが、問題点が
なんの話かと言うと 最近、大規模言語モデルを用いたチャットシステムがよく話題になりますが、言語モデルの性能が大きく向上するきっかけとなったのが、下記の論文で公表された「Transformer」のアーキテクチャーです。 arxiv.org ここでは、JAX/Flax を用いて Transformer を実装しながら、その仕組みを解説していきます。このパート1では、Embedding レイヤーを解説します。 JAX/Flax の使い方を学びたいという方は、こちらの書籍を参照してください。 JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み 作者:中井悦司マイナビ出版Amazon Transformer の全体像 冒頭の論文では、Transformer Encoder と Transformer Decoder を組み合わせた下記のモデルが説明されています。 左側の Encoder でテキストを解
今までいろんなクリエイターがツイッターで宣伝してきたけど これがなくなって手軽に宣伝する方法がなくなったらマジでいろんなクリエイターが終わる 商品を出しても誰にも宣伝する手段がなくて終わる もちろんECも終わる クリエイターがなにか出しても一部のファンにしか伝わらないから終わる これから知名度を上げていきたいクリエイターも終わる 知名度を上げるならオープンかつ巨大なプラットフォームじゃないと広がりがないから最初からクローズドだと一生知名度が上がらない バズる手段がないから誰にも知られずに終わる 面白いマンガがあっても一切バズらない クリエイターも宣伝できないしファンも布教できない ツイッターの崩壊でオタク業界も崩壊するよ、マジで (追記) いやいやお前らほんとにわかってる? 例えば藤本タツキの新作が大バズ!ってのがなくなって たまたま藤本タツキの最新情報を追ってる一部のファンにしか届かなく
データセンター内のIP共有サーバー間でIPを共有するという考え方は新しいものではありません。ルーター上のSource-NATで実現してきた方法です。残念なことに、必要なエグレスIPの数が非常に多く、また運用のサイズも大きいため、ルーターレベルでステートフルファイアウォールまたはNATに依存できません。また、当社は共有状態を好まないので、NATの分散インストールは避けたいところです。 代わりに選択したのは、ポート範囲によるサーバー間におけるエグレスIPの分割です。特定のエグレスIP に対して、各サーバーは使用可能な送信元ポートのごく一部(ポートスライス)を所有します。 インターネットからリターンパケットが届くと、それを正しいマシンに戻すルーティングをしなければなりません。このタスクのために、L4 XDPベースのロードバランサーである "Unimog "をカスタマイズしました。当社のL4 XD
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