第一線のAI研究者が注目する最新機械学習技術6選（NIPS2015招待講演より） - 作って遊ぶ機械学習。
ちょっと前になりますが、昨年12月に行われた機械学習のトップカンファレンスであるNIPS2015の講演ビデオが上がっているようなのでチェックしてみました。今回ご紹介するのはケンブリッジ大学のZoubin Ghahramani教授の研究です。 datasciencereport.com 同教授は今後excitingな機械学習の基礎・応用に関する取り組みとして次のような６テーマを紹介しています。 ・Bayesian Nonparametrics ベイジアンノンパラメトリクスでは、無限次元を持つモデルを仮定することにより、データ量に応じて適切なモデルを学習することができます。こういったモデルは関数上の確率分布（確率過程）を考慮することによって実現できます。代表的な例はガウス過程、中華料理店過程、インド料理過程などです（ご飯ばっかりですね）。 ガウス過程は、回帰や識別、ランキングや次元削減に使われ
ディープラーニングで洋服を整理してみました - ZOZO TECH BLOG
概要 畳み込みニューラルネットワークによる画像生成モデル（DCGAN）に弊社のワンピース画像10万枚を学習させました。 得られた生成モデルを使って、乱数で作った100次元ベクトルからワンピース画像を生成しました。 逆に、一枚のワンピース画像を100次元ベクトルに圧縮し、可視化しました。 可視化したことで、モデルがワンピースの【色】【形】【柄】【モデルやマネキンの有無】など、基本的な特徴を捉えられていることがわかります。 この技術は、自動タグ付けや類似画像検索に応用することができます。 はじめに はじめまして。データサイエンスチームの後藤と申します。現在、アイテム画像のカテゴリ判定モデルを作ったり、各部門のKPIの日々の変動やシステムの異常を知らせるダッシュボードを作る仕事をしています。 また、最新の研究論文にもアンテナを張り、提案手法の検証にも取り組んでいます。今回は、去年の暮れあたりから
データ構造とアルゴリズムの解説ブログ | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
via del.icio.us/popular datastructures は、データ構造とアルゴリズムに関するトピックを、図解(動くものや動画のものもある)とC++/Cのコードで解説するブログだ。 ハッシュ表、二分木探索、ハフマン法、各種ソートアルゴリズムなどをわかりやすく解説している。Wikipediaとかでもカバーされているとは思うけど。 この記事は移転前の古いURLで公開された時のものですブックマークが新旧で分散している場合があります。移転前は現在とは文体が違い「である」調です。(参考)記事の内容が古くて役に立たなくなっている、という場合にはコメントやツイッターでご指摘いただければ幸いです。最新の状況を調べて新しい記事を書くかもしれません
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