匿名性高いビッグデータ 同意なし提供を NHKニュース
インターネットなどに蓄積された「ビッグデータ」と呼ばれる膨大な電子情報について、政府の有識者検討会は、ビジネスで活用しやすくするため、個人が特定されない匿名性の高いデータは、本人の同意がなくても第三者に提供できるとした方針案をまとめました。 政府の有識者検討会は、ホームページの閲覧履歴や携帯電話の位置情報など、インターネット上などに蓄積された「ビッグデータ」と呼ばれる膨大な電子情報を、企業などがビジネスで活用しやすくするための方針案をまとめました。それによりますと、個人が特定されないよう処理した匿名性の高いデータについては、本人の同意がなくても第三者に提供することができるとしています。 一方、個人のプライバシーを保護するため、データの提供を受けた企業などが個人を特定する行為を禁じるほか、データが適切に利用されているかを検証する、新たな第三者機関を設置するとしています。 政府は、この方針案を
バンディットアルゴリズム入門と実践
39. 実際の使用イメージ 試行数 アーム1期待値 アーム2期待値 アーム3期待値 活用or探索 0(0/0) 0(0/0) 1 1(1/1) 0(0/0) 2 1(1/1) 0(0/1) 3 1(1/1) 0(0/1) 4 1(2/2) 0(0/1) 5 1(2/2) 0.5(1/2) 6 1(2/2) 0.5(1/2) 7 8 0.66(2/3) 0.5(1/2) 9 0.5(2/4) 0.5(1/2) 10 0.4(2/5) 0.5(1/2) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/1) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) ・・・最も期待値の高いアーム 39 探索 探索 探索 探索 探索 探索 活用 活用 活用 活用 ランダム選択 引くアーム 結果 1 2 3 1 2 3 - アーム1 アーム2 アーム3 アーム1 アーム2
NIPS 2013 reading list
As usual, here is my nips 2013 reading list. It’s incomplete, and only has papers I could find online as of a couple of weeks ago. Accelerating Stochastic Gradient Descent using Predictive Variance Reduction; R. Johnson, T. Zhang Another paper proposing a linear convergence rate for stochastic gradient descent. This builds upon the earlier stochastic average gradient approach, which works by stori
Redmineで結婚管理はじめ(させられ)ました - razokulover publog
聞くところによると、今日はいい夫婦の日らしいですね。 Twitterのタイムライン上では結婚を発表している方が結構おりました。 こんな話をすると、僕もあのGoogle Adwordsで出会った彼女と結婚か？と思われるかもしれませんが さすがにそれはまだ早い。 早すぎる。 と、思っていたんですが。 提案 けれども、ある日彼女にこんな提案をされました。 「結婚をRedmineで管理しよう！」 先日githubで結婚式を管理している人のブログを読んだ気がするんですがRedmineは聞いたことがない。 そもそもRedmineとは、 Redmine.JP Redmineはオープンソースのプロジェクト管理ソフトウェアです。 思い返してみれば、Adwordsdで彼女募集の広告を出したとき、最速で「会いましょう！」と言ってきたのは彼女でした。 初デートのとき(このときまだ2回目の対面)に「同棲する？」と尋
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