【重要】予測公開停止予定のお知らせ - 競馬AIゆま牧場
8月末をもって当サイト及びTwitterでの予測公開を停止します。 停止理由は「ゆまの利用者増加を支えきれなくなったため」です。 幸いなことにこの4年半の間で多くの人にゆまを利用いただけるようになりましたが、それに伴いオッズの低下も当然発生しました。(※1) 御存知の通り、競馬は同じ予想をしている人が増えるとオッズが下がり勝つのが難しくなります。 これまでオッズの低下をカバーするように予測性能の改善を行っていましたが、そろそろカバーできないレベルになりつつあります。(※2) このまま公開を続けていくと更にオッズが下がり、近々勝てない（勝つのが難しい）予測になりえます。 勝てない予想を提供することはポリシー上やりたくないので、その前に公開を終了することにしました。 今後は個人的に非公開のまま運用を続ける予定です。 オッズ低下がない状態、すなわち斤量ゼロの状態でどれだけのパフォーマンスが出るの
Mac復活に貢献した「M1チップ」開発についてAppleの上級副社長が語る
by Antonio Marín Segovia iPhoneシリーズによってスマートフォンブランドとしての地位を確立したAppleですが、長きにわたって主力としてきたMacシリーズはiPhoneの好調に反比例するかのような低迷ぶりを示してきました。この低迷を打破した「Appleシリコン」について、大手経済紙のThe Wall Street Journalが開発を主導したハードウェアテクノロジー担当シニアヴァイスプレジデントのジョニー・スルージ氏へのインタビューを中心に解説しています。 The Chips That Rebooted the Mac - WSJ https://www.wsj.com/articles/the-chips-that-rebooted-the-mac-11650081649 Apple Silicon's risky chip strategy challen
botはツイートを圧縮するとサイズが小さくなることを利用して、botの検出 - にほんごのれんしゅう
今やっていること 真面目に相性を考慮した企業推薦アプリやマッチングアプリを作りたい 企業への就職や出会いを求める場など、現在はITが進んでいますが、まだ最適な状態に至っていいないだろうと思われます。そんな課題を解決するために、人の行動ログ（ここではSNSでの発信ログ等）を利用して、真面目なマッチングエンジンを作ろうとしていました。 具体的な多くの人の行動ログを取得可能なサービスを所有していないので、Twitter社のデータを用いて、マッチングエンジンを作ろうとして現在、技術検証や精度の改善などをしています。 日本語のテキストを書くユーザ 2400万人 分の直近500 ~ 1000ツイート程度をサンプリングしており、さまざまな観点を検証しています。 安西先生...、botが邪魔です...! 狭い課題として、botと呼ばれるプログラムでの自動運用されたアカウントが少なくない数存在し、botは特
《日経Robo》自己注意機構：Self-Attention、画像生成や機械翻訳など多くの問題で最高精度
ニューラルネットワークはあらかじめ設計されたネットワーク構造に従ってデータが入力から出力に向かって計算されながら伝搬していく。多くの問題では、事前知識を使って構造を設計することで性能を上げることができる。 例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像は近い位置にある情報が関係があるという事前知識を使って、近い位置にあるニューロン間のみをつなぐことでパラメータ数を減らし、特定のモデルが学習されやすいようにして汎化性能を上げている。 このような事前知識は帰納バイアスとも呼ばれ、学習が成功するかの重要な要素である。しかし、データの流れ方は学習によって決定し、データに合わせて変わることが望ましい。 自己注意（Self-Attention）機構1-2）は、データの流れ方自体を学習し決定するような方法である。もともとRNN向けに提案されたが、CNNなど他のニューラルネットワークにも利用され
グリーンバックなしで自然に背景合成できる「Background Matting」 深層学習で前景切り抜き
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 必要なのは、スマートフォンなどで同じ場所で撮影した被写体ありシーンと、被写体なしの背景シーンの2つのみ。この2つの画像を用いて前景を切り抜き、新しい背景に統合された画面を合成する。 グリーンバックなどの特殊な環境を使わずに画像から前景を切り抜く技術は、前景を切り抜いたデータを生成するAlpha Matteという手法を中心に、「Alpha Matting」という分野として近年盛んに研究されている。 今回提案するモデルも、このAlpha Matteを推定するための生成ネットワークが主要タスク。生成ネットワークでは、被写体が写った画像と写っていない画像を入力とし、自動計算されたセグメンテーション
投機的なWebの修復
先日Mozaic.fmでCross Origin Info Leaksについて話しました。 ep63 Cross Origin Info Leaks 雑談編（こちらはプラバシーや新しいEdgeなどセキュリティとは関係ない雑談です） ここではMozaicで話した事をまとめてみたいと思います。 スペクターとはなんだったのか 何が直ったのか 何故ブラウザの問題は残っているのか ブラウザはどの様な対策をとったのか ブラウザの対策は十分だったのか Site Isolationとは Cross-Origin Read Blockingとは Cross-Origin Resource Policyとは Cross-Origin Embedder Policyとは Cross-Origin Opener Policyとは Securer Contextとは スペクターとはなんだったのか スペクターはCPU
「ZOZO MLOps のチームリーディングとSRE(Engineering)」というタイトルで SRE Next 2020 に登壇しました
1/25(土) に開催された「SRE Next 2020」 という日本では初めて行われる SRE (Site Reliability Engineering) に関するカンファレンスに登壇しました。 2019年4月にチームを新規に発足してから、どのようにチームを率いて成果を上げ、社内の信頼を得てきたのか 、メンバーの成長を促してきたのか、について語りました。 https://docs.google.com/presentation/d/1zEkR9Dm_epg7fxOCFE-asBsUlHDozwObsBEGAILiqic/edit#slide=id.p1 [B6] ZOZO MLOps のチームリーディングとSRE(Engineering) 私は2019年4月にZOZOにMLOpsチームを作り、それから10ヶ月ほどチームをリードしてきました。 その10ヶ月の間にZOZOでは買収も含め色々
自動押印ロボットは法的にロックである | クラウドサイン
ハンコを自動で押印してくれるという話題のロボットを取材しました。判例によって認められ、日本のハンコ文化と契約書の法的証拠力を支えてきた「二段の推定」のロジックが、今ディスラプトされようとしています。 話題の「自動押印ロボ」を取材に国際ロボット展へ 2019年12月、何かの冗談かと目を疑うようなニュースが注目を集めました。人間に代わって自動でハンコの押印作業を担う自動押印ロボット を、デンソーと日立の関連会社が共同で開発し販売するというニュースです。 その目で実物を確かめるべく、2019年12月18日〜21日まで東京ビックサイトで開催されている「2019国際ロボット展」へ取材に伺いました。 ・印章ユニット装填 → 朱肉づけ → 押印 → 印章ユニット取外し ・紙めくりユニット装填 → 紙めくり → 紙めくりユニット取外し → 再び印章ユニット装填 この一連のプロセスを拝見しながら、本プロダク
AVX-512を用いた、たぶん世界最速のBase64エンコード実装について - Qiita
この記事で紹介するのは高スループットなBase64エンコードの実装方法です。 Base64は、Webの世界を始めとして、世界中さまざまな箇所で使われているエンコード方式です。とてもよく使われるので、高速化についてもしばしば研究されてきたようです。 高速化の最新成果として、2019年10月に、Wojciech Muła, Daniel Lemireによる新しい論文がarxivに投稿されました。なかなか強烈なタイトルが付いています。 Base64 encoding and decoding at almost the speed of a memory copy 論文の主張としては、x86 CPUの持つ最新の命令群を駆使することで、非常に高効率なBase64エンコード・デコードが実現できたというものです。このQiita記事では論文の内容の一部を紹介します。 Base64は問題としては単純に見え
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