高解像度スタートアップガイドPart1です。 今回、元起業家・現コーチと現役起業家が共同でこれまでにない解像度でスタートアップがゼロから事業を成立させるまでのプロセスを描いています。 答えのようなものを書いているのではなく(答えなど、全く分かりません。日々新しい発見が続きます)、事業を成立させるために日々もがき奮闘する過程で見えてきたことを、できるだけ具体的に、高解像度で描かせて頂きました。 事業を生み出す本人だけでなく、その支援者・コーチの皆様にもぜひ一読いただきたいと考えております。 <Part1>:スタートアップが直面するリアル 1. スタートアップが直面する事業創造の真実 2.スタートアップが直面する高解像度事業創造プロセス https://www.slideshare.net/takahiroASA/part1-77922415 <Part2>:スタートアップに不可欠のWild
This document discusses the R debugger. It provides examples of using the browser(), debug(), and debugonce() functions to debug R code. The browser allows stepping through code line-by-line and examining variable values. debug() and debugonce() activate debugging for a function. Other debugging topics covered include traceback(), browserText(), and examining the coefficients of linear models.Read
This document provides tips for winning data science competitions by summarizing a presentation about strategies and techniques. It discusses the structure of competitions, sources of competitive advantage like feature engineering and the right tools, and validation approaches. It also summarizes three case studies where the speaker applied these lessons, including encoding categorical variables a
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
13. > library(kernlab) > # データの読み込み(データは"../data/"ディレクトリに置いておく) > abalone <- read.csv("../data/abalone.data", header=FALSE) > # 19番目のクラスを正例に,それ以外のクラスを負例とする > label <- abalone[, 9] > label[label==19] <- "positive" > label[label!="positive"] <- "negative" > label <- factor(label) > table(label) label negative positive 4145 32 正例32サンプル, 負例4145サンプルのデータ 14. > set.seed(123) > # クロスバリデーションの実行(多項式カーネルを用い,
This document discusses using statistical analysis of purchase history data to predict users' purchase intervals and remind them when it is time to purchase an item again. It finds that for the rice category, 47% of users have relatively fixed purchase intervals with only a few outliers. By detecting these fixed intervals, a reminder system could notify users just before their next predicted purch
Yahoo! JAPANのIaaS基盤では200超のOpenStackクラスタが稼働しており、それらのコントロールプレーンをKubernetes上にデプロイしています。IaaSチームで管理している十数のKubernetesクラスタは古いバージョンのまま運用が続けられていたため、現在、段階的にバージョンアップおよびその自動化に取り組んでいます。このようなクラスタ群をメンテナンスする中で、工夫した点や失敗した点、得られた知見を紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/F5EQqWOw8So
The document summarizes the key changes between the old MapReduce API and the new MapReduce API in Hadoop. Some of the main changes include: - Renaming all "mapred" packages to "mapreduce" - Methods can now throw InterruptedException in addition to IOException - Using Configuration instead of JobConf - Changes to Mapper, Reducer, and RecordReader interfaces and classes - Submitting jobs uses the J
15分で分か(った気になれ)るDocker 2014-03-28 Xtone Ltd.ピザ会 Aki / @nekoruriRead 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。
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