Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か？「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」
Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調べました。 Kenn Ejima @ke
キャッシュアルゴリズムの比較 - falsandtruのメモ帳
アプリケーションなどOSより上に作られる高水準のプログラムではハードウェアの速度と容量を考慮しない数学的キャッシュアルゴリズムが使われ主にこれを本稿の対象とする。キー探索用マップと明示的キャッシュサイズ(対となる値が保持されているキーのサイズ)は計算量に含まれない。 LRU 最も単純かつ高性能な基礎的キャッシュアルゴリズム。そのため性能比較のベースラインとして常に使用される。逆に言えば実用最低水準の性能である。スキャン耐性皆無でスキャン一発でキャッシュとヒット率がリセットされゼロからやり直しになるため非常に脆く不確実な性能となりベンチマークにおける性能が表面上さほど悪くなく見えても実際の性能はこのような外乱により大きく低下しやすい。このためLRUより高度な主要アルゴリズムはすべて大なり小なりスキャン耐性を備えている。ちなみにプログラミング言語最大のパッケージマネージャであるJavaScri
機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
オセロAI世界1位になってオセロAIをｶﾝｾﾞﾝﾆﾘｶｲｼﾀ話 - Qiita
オセロAIを作り始めた日のこと あれは2021年4月のこと、今思い返せば偶然が重なって起きた出来事でした。 第一の偶然は、ゲームAI(ゲームを自動プレイするAI)世界4連覇の方になぜかゲームAIの初歩的な話を30分程度教わっていたことです。 第二の偶然は、Twitterの知り合いが「オセロソフトRTA」なる競技をやっているのを目にしたことです。なんじゃそりゃ、と思った私はすぐに、その競技が 「オセロで遊ぶプラットフォームをどれだけ早く作るか」を競うものだとわかりました。 面白い、やってみよう。 YouTubeでライブ配信しながら、私はオセロソフトRTAをやってみました。その時のライブはこちら。3時間で完成できれば良いと思っていたのですが、思ったよりも早く終わってしまいました。 オセロAIでも作るか。 こうして私のオセロAI制作が開始しました。 何をしたら良いかわからなかった オセロAIを作
文脈化された転置インデックス - Retrieva TECH BLOG
こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。カスタマーサクセス部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。 従来の検索アルゴリズムの問題点 COILの概要 検索時の挙動 学習時の挙動 結果 実験 終わりに 従来の検索アルゴリズムの問題点 従来の検索アルゴリズムの問題点といえば、"意味"を考慮できないということが挙げられます。従来の検索アルゴリズムは、単語一致をベースとして、そのスコアリングをするのが基本だからです。そのため、単語が一致しないことによる弊害がおきます。そして、「あー、意味を考慮できたらなー」という発想に至ります。 その結果、クエリも文書もベクトル表現にして計算してしまえ！ということで近年研究が盛んに行われており、BERT1が提案されて以降、教師データがあれば、うまく行くことがわかってきています。さらに、近年、最近傍アル
現場主導のDXを実現。5万円から始められるAIカメラの実力
製造業をはじめとするさまざまな企業のAIカメラへの期待は大きい。その一方で、導入がなかなか進まないという現実もある。ソラコムの「S+ Camera Basic」は、5万円と安価であるだけでなく、「現場へのカメラの取り付け」「通信環境」「リモートアクセス」というAIカメラ導入の3つの課題を解決できるとともに、無料で体験できる「トライアル」機能も提供している。 IoT（モノのインターネット）とAI（人工知能）の組み合わせにより、製造現場の情報をデジタル化し、人が目視で行う確認作業をデジタル化して代替することができる。中でもカメラは、人の代わりに対象を認識したり、モノの数をカウントしたり、情報を読み取ったり（OCR：光学的文字認識）、対象の状態を判断したりと、画像データを通じて、初めてのAI活用の際に導入しやすいデバイスだ。 ソラコムは、同社が通信プラットフォーム提供で培ったノウハウを生かし、セ
RDBMSの先を行く？NewSQLを支えるアルゴリズムRaftをGoで紐解く - カミナシ エンジニアブログ
初めまして。株式会社カミナシPMの@gtongy1です。 みなさんはNewSQLをご存知ですか？ 強い整合性を持つ分散型のSQLデータベースサービスのことをNewSQLと呼びます。 RDBMSではなし得なかった分散アーキテクチャを、またNoSQLではなし得なかった強い整合性をいいとこ取りした新しいSQLデータベースサービスです。 なんかとても理想的な仕組みに見えますね。この裏にはどのような知識が詰め込まれているのでしょうか。 今回はそんなNewSQLを支える仕組みを一緒に紐解いていきましょう！ NewSQLが乗り越えた壁 どんな仕組みが動いているのか、の前にNewSQLはこのSQLデータベース界へ何を投げ込んだのでしょうか。 NewSQLには以下のような特徴があります。 SQL-Likeなクエリ言語のサポート 強い整合性 ACIDサポートのトランザクション NewSQLの有名所であるCoc
高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
高速逆平方根とは？ C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは？ 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照： Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375
セキュリティ視点からの JWT 入門 - blog of morioka12
こんにちは、ISC 1年 IPFactory 所属の morioka12 です。 この記事は IPFactory Advent Calendar 2020 の10日目の分になります。 IPFactory という技術サークルについては、こちらを参照ください。 本記事の最後に記載されている余談でも IPFactory の詳細を紹介しています。 はてなブログに投稿しました #はてなブログ IPFactory Advent Calendar 2020 の10日目の記事を書きました#JWT #security セキュリティ視点からの JWT 入門 - blog of morioka12https://t.co/g1MYe77hAF — morioka12 (@scgajge12) 2020年12月10日 普段は Web Security や Cloud Security 、バグバウンティなどを興味分
【アルゴリズム】A*アルゴリズム
概要 最終更新：2020/01/23 このページではA*(エースター)アルゴリズムの説明をします。 A*アルゴリズムとはダイクストラ法のやり方をベースにしてより効率的に 最短経路を見つけることができる経路探索アルゴリズムです。 ダイクストラ法は現在のノードの距離と隣接しているノードまでのコストの合計を使用して 最短経路を見つけますが、この場合だとゴールから離れてしまう可能性があります。 上の図をダイクストラ法で探索するとStartの「V0」と隣接しているノード 「V1」「V2」「V3」はコストが低い順に実行されます。 そうすると「V1」「V3」「V2」の順番で探索が進みますが、 最もコストがかからない経路は「V2」からの経路です。 A*はこの問題を解決するために別の情報を追加して計算を行います。 その結果、より最適化された経路探索を実現しています。 サンプル サンプルはここからダウンロード
Object Tracking using OpenCV (C++/Python) の和訳 - Qiita
Learn OpenCV のサイトにある Object Tracking using OpenCV (C++/Python)の部分の和訳を作成しました。 このチュートリアルでは、OpenCV 3.0で導入されたOpenCVトラッキングAPIについて学びます。 OpenCV 3.4.1で利用可能な8つの異なる追跡器 - BOOSTING、MIL、KCF、TLD、MEDIANFLOW、GOTURN、MOSSE、およびCSRT - の使用方法と使用方法を学びます。 また、現代の追跡アルゴリズムの背後にある一般的な理論も学びます。下のこの完璧なリアルタイム顔追跡器に示すように、この問題は私の友人Boris Babenkoによって完全に解決されました！ 冗談はさておき、次の動画は理想的なオブジェクト追跡器に求めているもの - 速度、正確さ、そしてオクルージョンに対する頑健性 - を示しています。 O
Stadiaのリアルタイムストリーミングを実現する技術（Google I/O 2019の発表まとめ） - Qiita
Twitterで、@masafumi氏が、Google I/O での興味深いセッションについて紹介されていたので、内容を簡単にまとめてみました。私自身は専門家ではありませんので、詳しい方の突っ込み補足お待ちしています。当たり前ですが、以下はすべて私個人の見解です。 Google I/O 2019 Stadia のストリーミング技術に関するセッション: 新 masafumi's Diary Google I/O 2019ではStadia Streaming Tech: A Deep DiveというセッションでStadiaのストリーミング技術や遅延に対する対策などの技術を紹介しています。 このセッションも動画が公開されています。 ゲームをGPU搭載したサーバで実行してクラウド上で実行してストリーミングするサービスはこれまでいくつもありましたが、Stadiaならではの部分などを判断するのによさそ
高校生がアルゴリズムとスパコンの力で、京都の碁盤目状道路を13.9%効率化した話 - Qiita
2. 本研究で解く問題 「いざ研究しよう！」と思っても、条件や設定を決めないと何も始まりません。 まずは研究を分かりやすくするために、「一つの問題」に落とし込むことにしました。 問題設定 縦 $N$ 行・横 $N$ 列の大きさの碁盤の目があります。隣り合う交差点間の距離は 1 です。つまり、交差点が合計で $N^2$ 個あり、それぞれ座標 $(1, 1), (1, 2), ..., (1, N),$ $(2, 1), (2, 2), ..., (N, N-1), (N, N)$ に位置すると考えることもできます。 下の図は、$N = 4$ の場合の交差点の位置です。 あなたは、碁盤の目の交差点の位置は変えずに、道路の並びのみを変えることができます。上手く道路の並びを変えることで、できるだけ「便利」な道路網を建設してください。 「便利な道路網」って何？ 私は、以下の 2 つの条件を満たす道路
コラム - グーグルのクラウドを支えるテクノロジー | 第64回 サーチエンジンのロードバランシング・アルゴリズム（パート1）｜CTC教育サービス 研修/トレーニング
[IT研修]注目キーワード Python UiPath(RPA) 最新技術動向 Microsoft Azure Docker Kubernetes 第64回 サーチエンジンのロードバランシング・アルゴリズム（パート1） (中井悦司) 2019年8月 はじめに 今回からは、2019年に公開された論文「Cache-aware load balancing of data center applications」を元にして、サーチエンジンのロードバランシングに関するアルゴリズムを紹介します。検索対象の単語ごとに担当するサーバーを分けて、サーバー内部のキャッシュのヒット率を高めるというシンプルなアイデアですが、複数の単語を含む検索文に適用するには、すこしばかり数学的な考え方が必要になります。今回は、具体的なアルゴリズムを説明する準備として、システム全体のアーキテクチャーを整理しておきます。 サーチ
その問い合わせ、AIが解決します！～Redmineチケットレコメンドシステムのご紹介～ | フューチャー技術ブログ
こんにちは、フューチャーアーキテクト2017年4月入社、TIG（Technology Innovation Group）所属の竹林です。 大学では主にIoTの研究をしており、趣味で作ったArduinoベースのIoTラジコンカーを入社前にフューチャーのLT大会で発表したりしていました。 研修終了後のOJTではフューチャーの社内インフラ構築・運用に関する業務を担当・経験し、現在はQA(Quality Assurance)チームとして、フューチャーにおける各プロジェクト成果物の品質保証全般に関わるツールの改善業務やサポート業務などを主に行っております。 概要作ったもの AIコンシェルジュのあいちゃんがパワーアップして帰ってきました！ 新たに「チケットレコメンド業務」をこなしてもらえるようになりました 何が出来るのか 社内ヘルプデスクで使われているチケット管理OSS「Redmine」に起票された問
中学生でもなんとなくわかるDeepLearningのアルゴリズム
人工知能（AI）やDeepLearning（ディープラーニング），この頃よく聞きますよね． しかし，いまいち何なのかよくわからないという人は多いのではないでしょうか． 私の周りの人たちも教養として興味はあるけれども，数式が出てくると何がなんだかという人が多いようです． また，人工知能やディープラーニングをビジネスに応用したいけど何ができるのか全く見当もつかないといった人も多いようです． そもそも，ディープラーニングとはなんのことなんでしょう．AIや機械学習との違いはどこにあるのでしょう． そこで今回はエンジニアや理系の学生でない人に向けて，ディープラーニング（主にその基礎となるニューラルネット）の仕組み，原理，アルゴリズムや種類，それが何の役に立つのかについて解説してみようと思います． このような場合には，よくわからない記号が出てくる数式は避けるべきだと思います． しかし，すべてを包み隠さ
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知っておくと便利な Bloom Filter / Bloom Filter
ルールベース画像処理のススメ
ライス大学研究チーム、GPUを使わずにディープラーニングを高速化するアルゴリズムを開発
「フーリエ級数」から「高速フーリエ変換」まで全部やります！【2019.07.20更新】
