Redmineを快適・安全に使うために、Redmineをインストールしたら最低限必要な設定の解説です。また、デフォルトのテーマの雰囲気を維持しながら操作性を改善する「farend basic」テーマを紹介します。 2015/08/29開催 RxTStudy #13 「Redmine再入門 〜達人に学ぶRedmineの徹底指南〜」発表資料。 https://rxtstudy.doorkeeper.jp/events/28631Read less
This document summarizes an internship project using deep reinforcement learning to develop an agent that can automatically park a car simulator. The agent takes input from virtual cameras mounted on the car and uses a DQN network to learn which actions to take to reach a parking goal. Several agent configurations were tested, with the three-camera subjective view agent showing the most success af
PFIセミナー(2016/02/25)で発表したスライドです。伝承サンプリング可能な生成モデルに関するDeep Learningの紹介です(キーワード:Wake-Sleep, 変分 AutoEncoder, Generative Adversarial Nets, Likelihood Ratio)Read less
(PgDay2012発表資料) SQLにとって、なぜO/Rマッパーが重要かを説明した資料です。Read less
SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向 6月10日 (木) 11:00 - 12:30 メイン会場(vimeo + sli.do) 登壇者1:中山 英樹 氏(東京大学) 登壇者2:幡谷 龍一郎 氏(東京大学) 概要:データ拡張は画像認識の精度向上テクニックとして古くから用いられてきたが、最新の深層学習においても最重要技術の一つとして年々注目を集めており、多様かつ複雑な進化を遂げている。その成功のカギは、タスクに関する先見知識を活用しながら、如何にして汎化性能を高めるように訓練画像を変換あるいは生成するかにある。本講演では、データ拡張の原理や最新動向について解説すると共に、自動的なデータ拡張に関する講演者の研究事例についても紹介する。
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はxpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした、研究効率化Tipsです。10研究室、200ページ超にわたるノウハウ詰め合わせです。
The document summarizes a presentation on machine learning methods for graph data and recent trends. It introduces graph data and common graph neural network (GNN) approaches, including Recurrent GNNs, Convolutional GNNs, Graph Autoencoders, Graph Adversarial Methods, and Spatial-Temporal GNNs. It then discusses the GNNExplainer method for explaining GNN predictions and concludes with an overview
PyDataTokyoでの発表資料をアップしました。 http://pydatatokyo.connpass.com/ スマートフォンやセンサーデバイスの普及に伴い、「ロケーション・インテリジェンス」と言われるように、位置情報データの解析が盛んになってきています。本発表では、地図オタクが位置情報データを扱う上でぶつかる特有の問題やPythonライブラリを活用した対処方法を紹介します。位置情報データにまつわる解析事例も交えつつ、地図の世界に誘います。 参考) https://www.youtube.com/watch?v=2sXKpj9Z91k https://www.youtube.com/watch?v=dnPIwmlphIIRead 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。 本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライド
This document contains R code for exploring various R functions and packages. It downloads an R script from GitHub, loads packages from CRAN and Bioconductor, explores basic functions like plotting, looping, and object manipulation, and creates an R package skeleton. The code covers many fundamental and advanced R topics.Read less
Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le; EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, pp. 10781-10790 https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Tan_EfficientDet_Scalable_and_Efficient_Object_Detection_CVPR_2020_paper.html
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
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
システム開発や保守、運用の現場においてドキュメントは必須のものです。 しかし、ドキュメントの作成・維持には多くのパワーがかかるため、ドキュ メントが存在しない、資料が古いままになっているなどといった現状を多く 耳にします。 本勉強会ではこれらのドキュメントでよく利用される「図」にフォーカスし、 みるみるうちに図を作成できる「blockdiag」をご紹介します。 「blockdiag」はシンプルなテキスト記述からブロック図、ネットワーク図などの 画像ファイルを出力可能なオープンソースの画像生成ツールです。書き やすさ、メンテナンスしやすさを中心にデザインされており、図を作るのに 配置や並べ替えに苦労する必要はありません。 blockdiagのサンプルはこちら このような特徴を持つ「blockdiag」と、シンプルな記述でドキュメントを作成 するツール「Sphinx」を組み合わせることによって
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