cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 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。論文サマリ作成・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ます。 http://xpaperchallenge.org/cv/
![機械学習研究の現状とこれから](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1fa10b4c7e3c2f9e2d85b12d6854847485c7f2a4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fsugiyama-180519014634-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
The document discusses machine learning projects and production. It begins with an introduction of Aki Ariga and their background. It then discusses 4 patterns for machine learning projects: 1) train batch/predict online via REST API, 2) train/predict batch via shared DB, 3) train/predict/serve continuously via streaming, and 4) train batch/predict on mobile apps. The document also covers machine
This document provides a brief history of chess and an overview of chess engine programming fundamentals. It discusses: - Key developments in computer chess from the 18th century to modern champions like AlphaZero and StockFish. - Core concepts like bitboards, evaluation functions, minimax algorithm, move generation, alpha-beta pruning, and transposition tables. - Additional techniques such as ope
SAM is a new segmentation model that can segment objects in images using natural language prompts. It was trained on over 1,100 datasets totaling over 10,000 images using a model-in-the-loop approach. SAM uses a transformer-based architecture with encoders for images, text, bounding boxes and masks. It achieves state-of-the-art zero-shot segmentation performance without any fine-tuning on target d
Kaggle – Airbnb New User Bookingsのアプローチについて(Kaggle Tokyo Meetup #1 20160305)
21世紀に入り通信ネットワークの発展と通信・センサーデバイスの低廉化によりこれまでの情報通信産業だけでなく、農業や製造業など第一次、第二次産業においても、大規模データを利活用するデータベース技術とそのデータを基にした機械学習によりこれまで不可能であった産業の自動化と最適化が可能になりつつあります。今後、量・種類ともに爆発的に増大する情報を最大限に活用するためのディープラーニング、強化学習等の機械学習を例とする革新的な人工知能基盤技術が広く利用され、様々な分野において将来にわたり効果的に情報が活用される社会の実現が期待されています。今後、データ利活用により、全ての産業においてその構造を変革するような新たなサービス、イノベーションが社会に要請されています。 本研究領域では、実社会の膨大なデータを知的・統合的かつセキュアに収集・処理・学習・制御するための人工知能基盤技術と、その成果を組み合わせる
1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio
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」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
Joint optimization of bid and budget allocation in sponsored search
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
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