[読会]Causal transfer random forest combining logged data and randomized expe...shima o
![階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2555d4f7216e0c7b73dc7b32cec506576c226fdd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fto-130406224706-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
※ここで解説しているお天気推移モデルはオリジナルなものですので、数値・計算等にミスがある可能性が否めませんので、もし間違いを見かけた方は優しく教えていただけると助かります。 お天気推移モデルで理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法。2状態離散モデルの解説を中心に、メトロポリス法の解説まで行った。 次は連続モデルや熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説資料も作成したい⇒完成。以下のLINKを参照下さい。http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5344006 誤字を修正(2010/11/01)Read less
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
こちらのスライドは以下のサイトにて閲覧いただけます。 https://www.docswell.com/s/ockeghem/ZM6VNK-phpconf2021-spa-security シングルページアプリケーション(SPA)において、セッションIDやトークンの格納場所はCookieあるいはlocalStorageのいずれが良いのかなど、セキュリティ上の課題がネット上で議論されていますが、残念ながら間違った前提に基づくものが多いようです。このトークでは、SPAのセキュリティを構成する基礎技術を説明した後、著名なフレームワークな状況とエンジニアの技術理解の現状を踏まえ、SPAセキュリティの現実的な方法について説明します。 動画はこちら https://www.youtube.com/watch?v=pc57hw6haXkRead less
最適輸送問題(Wasserstein 距離)を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
第1回 4月8日 プログラム高速化の基礎 プログラム高速化の基礎知識、並列化プログラミング(MPI、OpenMP)の基礎知識、およびプログラム高速化の応用事例の座学を通して、計算科学で必要な高性能計算技術の基礎の習得を目指す。 https://www.r-ccs.riken.jp/outreach/schools/tokurona-2021/Read less
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です. 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています.巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました. 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています. ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN(Deep Q-Network) ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
CLR/H66で担当させて頂いたセッションの資料です。 pdf用に一部編集されています。Read less
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか?〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less
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