機械学習アルゴリズムまとめ | 株式会社フルスピード - Growth Seed
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓【無料DL】「SEO内部対策チェックシート」を無料ダウンロードする 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を紹介したスラ
第7回 性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree | gihyo.jp
SQLアタマアカデミー 第7回性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree はじめに データベースを扱う仕事をしていると、パフォーマンスの問題に悩まされることは日常茶飯事です。とくに最近は、データベースに格納されるデータ量が飛躍的に増え、サーバのCPUやメモリといったハード面の増強だけでは追いつかないことも多くあります。 そのようなケースに対応するため、DBMSは性能改善のための手段を多く用意しています。その中で最もコストパフォーマンスの良い方法が、インデックス（索引）です。アプリケーションにもハード構成にも影響を与えずに実行でき、うまくいかなければすぐに削除できるという手軽さが大きな魅力で、効果はしばしば絶大です。 インデックスにはいろいろな種類があり、またDBMSによってもサポートする種類に差がありますが、本稿では最も重要な2つを取り上げます。それ
正月の酔っ払い物理学者が数学者の皮を被った天使に出会うお話 | カメリオ開発者ブログ
あけましておめでとうございます。白ヤギの物理担当、シバタアキラ(@punkphysicist)です。 皆様はどんなお正月を過ごされましたか？日本の正月といえば、おせち、日本酒、おばあちゃん、そしてパズル、ですよね。私の正月はそんな感じでした。お節をたらふく食べ、美味しいお酒でほろ酔い気分になっている私の横で、黙々とおばあちゃんがパズルをやっているのに気づいたのです。部屋中をフワフワしている私とは全く対照的に、微動だにせずパズルを続けるおばあちゃん。御年迎えられると辛抱強さが半端ない。 そんなおばあちゃんがやっていたのはかわいいチョコレートのピースとは裏腹にこんな挑発的な文言の書かれたパズルです（この記事はアフィリエイトではありませんが、写真をクリックすると買えます） 何時間たっても答えが出ないおばあちゃん、辛抱強さは人一倍強いですが、私も何とか助けてあげたいと思いトライ。しかし日本酒が・・
競技プログラミング特有の変な実装テク - ichyo.jp
初めに この記事はCompetitive Programming Advent Calendar 2014の15日目の記事です． 競技プログラミングでは，アルゴリズムをひらめく力や，数学やアルゴリズムの知識量などが強さを決める大きな要素ではありますが， もちろん，プログラミングを使った競技である以上は，コードの実装力が勝敗を分けることもあります． 例えば，ICPC系のコンテストでは，アルゴリズムを考える能力よりも，実装量の多いプログラムをいかにバグなく高速に実装するかが重要な 問題セットが与えられることが時々あります． 競技プログラミングと無縁なプログラマーは，実装力と聞くと， クラスの構造をうまく設計したり，変更に強い美しいコードを実装する能力だと想像する人がいるかもしれません． ですが，プログラミングコンテストに必要な実装力は，そうした保守性や拡張性ではなく， 「目的の処理をシンプルな
Rubyで実装して楽しむ古典データ構造再入門（平衡木編） - hama_duのブログ
Competitive Programming Advent Calendar 2014 7日目です。 今回は古典的なデータ構造をRubyで実装してみます。 まず通常の木、二分木からはじめ、その次に二分探索木、そして二分探索木に少し機能を加え高性能にした平衡二分探索木を扱います。 冒険の地図 木 二分木 二分探索木 平衡二分探索木 ランダム挿入二分探索木 Treap 基本 木(Tree) 以下の図は木の例です。一番上にある頂点（丸）を根と呼びます。各頂点に直接ぶら下がっている頂点たちをまとめて子と呼びます。子を持たない頂点を葉と呼びます。 頂点同士は辺（棒）で結ばれています。木には、辺によってループができないという特徴があります。 木の性質 木には素晴らしい性質があります。各頂点の子を根と考える（上の部分は無視する）と、それぞれの子も木になっているという点です。それらの木のことを部分木と呼
第2回 確率の初歩 | gihyo.jp
今回は、機械学習で使う「確率」のお話です。 確率は、統計的な機械学習のもっとも重要な基礎知識です。とはいえ、確率についてゼロから説明するというのは紙数的にも厳しいため、高校の確率を少し憶えているくらい（期待値や標準偏差など）を前提とし、「高校の確率」と「機械学習の確率」の本質的な相違点について、少し丁寧に見ていく、という形で進めていきます。 機械学習と確率 最初に、機械学習にとって確率はどういう役割なのかを確認しておきましょう。 実のところ、機械学習に確率が必須というわけではありません。ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどの有名な手法も「確率を用いない機械学習」ですし、その他にも数多くの手法があります。しかし、「確率を用いない機械学習」の多くは、「結果のランキングを作りづらい（評価値の大小に意味がない）」「条件が異なる場合の結果を比較できない」などの欠点がありま
第1回 レコメンドシステムと集合知 | gihyo.jp
はじめに 今回から9回に渡り、Hadoopを使ったレコメンドシステムの実装について紹介させていただくことになりました。 レコメンドシステムを構築した方は少ないと思いますが、レコメンドのサービスに触れている方は多いと思います。今回の連載で、読者の皆様にレコメンドシステムの可能性とその実装の面白さをお伝えできればと思います。よろしくお願い申し上げます。 連載の予定は次の通りです。 レコメンドシステムと集合知（今回） レコメンドシステムの実装と課題 協調フィルタリング（前・後編） コンテンツベースレコメンド（前・後編） 今回の記事のポイントは以下の通りです。 レコメンドシステムの目的は気付きと驚きを与えること 理想のレコメンドはソムリエのお薦め レコメンドシステムに必要なのは嗜好と専門性 では、早速はじめましょう。 レコメンドシステムとは？ レコメンドシステムは情報フィルタリングの一種で、大量の
初心者でもアルゴリズムの学習ができる入門本とサイト一覧 -
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
もし先輩女子エンジニアが『アルゴリズム』を図解で教えてくれるとしたら -
2014年7月30日より8月27日まで開催した、paizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Lite「天才火消しエンジニア霧島 もしPMおじさんが『丸投げ』を覚えたら」ですが、どのような解法が有ったのでしょうか。 今回もPOH恒例の「解説図解」を、天才火消しエンジニア霧島が解説するとしたら、という体で書いてみたいと思います。(特に文体とか変えませんがｗ 最後に霧島壁紙DLが有るので是非最後までお読みください。) ■どのような高速化ステップがあるのか？ 今回の問題ですが、実行時間に大きく影響する計算量別にみたアプローチでは、すべての組み合わせを出して、人数を満たして一番安い組み合わせを見つける全探索[計算量はO(2^N)]と、動的計画法[計算量はq = max(q_i) としてO(Nq) ]（やり方によってはO(NM)）による2種類があります。 また全探索を改良し、効率的な枝刈
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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［CEDEC 2014］七並べを遊ぶとAIが分かる！ 「ゼビウス」の生みの親，遠藤雅伸氏のワークショップをレポート
［CEDEC 2014］七並べを遊ぶとAIが分かる！ 「ゼビウス」の生みの親，遠藤雅伸氏のワークショップをレポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜にて，本日（2014年9月4日）まで開催されているCEDEC 2014。ゲーム開発者向けのイベントということで，高度な技術論にじっと聞き入るというイメージが強いが，中には体験と学習が合わさったワークショップなどがあるのも，魅力の1つだ。9月3日には，東京工芸大学芸術学部の教授にして，「ゼビウス」や「ドルアーガの塔」などの生みの親でもある遠藤雅伸氏による，「七並べで学ぶゲームAIの働き〜今さら聞けないAIって何？〜」というワークショップが実施されていたので，これをレポートしよう。 遠藤雅伸氏 ワークショップは立ち見が出るほどの盛況に 各テーブルには，ジョーカーを抜いたトランプと，プレイヤー各人のパス可能回数を示すチップが配られた 今回の
もし女子大生プログラマに『アルゴリズム』を図解で教えるとしたら -
2014年4月16日より2014年5月14日まで開催していたpaizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Vol.2「女子大生とペアプロするだけの簡単なお仕事です！」で提出された最速コードはどのような高速化のアプローチでで生み出されたのでしょうか？ POH Vol.2に登場した女子大生インターンプログラマの木野ちゃん（左のイラスト）にアルゴリズムを図解で教えるとしたら、どう教えるだろうか、という事で、今回は図解してみました。 今回は前回の最速コード発表レポート（【結果発表】女子大生プログラマの心を鷲掴みにした最強のコード8選）に引き続き、最速コードの裏側に迫ります。 ■高速化のアプローチ方法について 今回もPOH Vol.1 と同様に、POH Vol.2では計算量の改善による高速化を柱とするアプローチを想定して出題されました。基本は定数倍高速化によって想定解法よりも悪い計算量の
CodeIQで結城先生が出題されたCrossingが神がかっていた件 - やねうらおブログ(移転しました)
CodeIQで挑戦者数が400人超えという異例の事態になったCrossingとはどんな問題だったのか。twitterでも恐ろしい勢いで拡散され、最終日に100人を超えるチャレンジがあった、この問題。一体どこにそんな魅力があったのかについて考えてみる。 まず、このように注目されるためには満たすべき条件が二つある。 繁盛する飲食店を考えてもわかるように、まず美味しくなければならない。CodeIQで言うと、問題として良問でなければならない。解答後の達成感がなくてはならない。 次に、飲食店なら、その店に入ってみようという気にさせなければならない。入りにくそうなお店でも、料理さえ美味しければその後口コミで広がることもあるだろうが、それだと繁盛するまでに時間がかかりすぎる。だからCodeIQで言うと、まず問題を解いてみようという気にさせなければならない。 このどちらが欠けても駄目である。この問題はこの
あなたのスキルで飯は食えるか？ 史上最大のコーディングスキル判定
あなたのスキルで飯は食えるか？ 史上最大のコーディングスキル判定：makeplex salon（1/2 ページ） この問題ができたから優秀な人材とは限らないけれど、できない人は“ほぼ確実に”優秀ではない――プログラマーの皆さまの実力を計るコーディングスキル判定問題を用意しました。あなたはこの問題が解けるでしょうか？ 新年度が始まり、新たに社会人となった読者の方も多いかと思います。あるいは、転職で心機一転がんばろうという読者もおられるでしょう。 あなたがもしプログラマーやSEといった職種であれば、ぜひ面白い仕事を手がけていただきたいと思いますが、そもそも開発分野で本当に面白い仕事とは何かを考えたことはありますか？ その答えを論ずる前に、少し前に話題となったトピックを取り上げたいと思います。それは、岡嶋大介氏の「人材獲得作戦」についてです。ご存じない方のために少し補足しておくと、岡嶋氏は、株価
病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る
数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。 もしあなたが知ってしまったなら――病みつきになる動的計画法の集中講義 前回の『アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった』で動的計画法とメモ化再帰を説明しましたが、前回の説明ではまだ勘所をつかめていない方がほとんどでしょう。そこで、これらを完全にマスターするため、今回はもう1つ具体例を挙げながら練習したいと思います。 どういった問題を採用するかは悩みましたが、非常に有名な「ナップサック問題」を取り上げて説明します。 ナップサック問題とは以下のような問題です。 幾つかの品物があり、この品物にはそれぞ
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 典型的なアルゴリズムをたくさん知っている人間が最強か――？ いいえ、典型的なアルゴリズムを知らなくても、違ったアプローチで答えに迫る方法はいくらでも存在します。短い実行時間で正確な答えを導き出せるかを考える習慣をつけましょう。 アルゴリズマー養成講座と銘打ってスタートした本連載。もしかすると読者の方の興味は、はやりのアルゴリズムや汎用的なアルゴリズムを知ることにあるのかもしれません。しかし、今回は、いわゆる「典型的なアルゴリズム」を用いずに進めていきたいと思います。 なぜ典型的なアルゴリズムを用いないのか。それは、典型的なアルゴリズムばかりを先に覚え、それだけでTopCoderなどを戦っていこうとした場合、それに少しでもそぐわない問題が出た場合に、まったく太刀打ちできなくなってしまう
最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった (1/5) - ITmedia エンタープライズ
動的計画法とメモ化再帰 今回は、非常によく用いられるアルゴリズムである、「動的計画法」「メモ化再帰」について説明します。この2つはセットで覚えて、両方使えるようにしておくと便利です。 なお、メモ化再帰に関しては、第5・6回の連載の知識を踏まえた上で読んでいただけると、理解が深まります。まだお読みになっていない方は、この機会にぜひご覧ください。 中学受験などを経験された方であれば、こういった問題を一度は解いたことがあるのではないでしょうか。小学校の知識までで解こうとすれば、少し時間は掛かるかもしれませんが、それでもこれが解けないという方は少ないだろうと思います。 この問題をプログラムで解こうとすると、さまざまな解法が存在します。解き方によって計算時間や有効範囲が大きく変化しますので、それぞれのパターンについて考えます。 以下の説明では、縦h、横wとして表記し、プログラムの実行時間に関しては、
知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。
モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲームの歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS
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Amazon.co.jp: アルゴリズムクイックリファレンス: George T. Heineman (著), Gary Pollice (著), Stanley Selkow (著), 黒川利明 (翻訳), 黒川洋 (翻訳): 本
