深層強化学習の最前線 - Speaker DeckPerlで始めるeBPF: 自作Loaderの作り方 / Getting started with eBPF in Perl_How to create your own Loader
ゼロから作り始める前に読んでほしい「仕事ではじめる機械学習」まとめ - アルパカログ
「仕事ではじめる機械学習」は、ディープラーニング入門の1冊目と言われる「ゼロから作るDeep Learning」の次に読むのがおすすめです。 なぜなら「ゼロから作るDeep Learning」は、初心者にもわかりやすいがゆえに「あらゆる問題がディープラーニングで解決できてしまうのでは」という万能感を感じさせてしまうからです。 本書は、そんな幻想に「待った」をかけてくれます。 本書の一文をご紹介しましょう。 「機械学習は技術的負債の高利貸しのクレジットカード」というタイトルの論文があるほど、機械学習を含んだシステムは通常のシステム以上に技術的負債が蓄積しやすいのです。 このエントリでは、「仕事ではじめる機械学習」の内容をまとめます。 1章 機械学習プロジェクトのはじめ方 機械学習プロジェクトの流れについて、何をどういった順で行うのかが説明されています。 問題を定式化する 機械学習をしないで良
Kaggleクレジットカード詐欺データセットで3種の異常検知アルゴリズムを比較
はじめに Scutumでは2017年の初旬からアノマリ検知(異常検知)による防御機能の開発を本格的にスタートし、1年ほどかけて徐々に実用性を高めてきました。ここで行っているのはいわゆる「教師なし学習による異常検知」で、中核としているアルゴリズムはXBOSというものです。 しばらくの間は完全に手探りでシステム開発を進めていて、異常検出のアルゴリズムの定量的な性能については科学的な裏付けに乏しい状態でした。「なんとなく動いている(異常を見つけることができている)ようだから、これでいいか」という感じの状態でデプロイし、結果を見て改善を重ねるというサイクルを繰り返してきた形です。 2018年になり、これまで殆ど目を通すことができていなかった異常検知に関する学術的な情報(論文等)を見ていたところ、いくつか面白い発見がありました。そこで今回、少し自分でも手を動かして調査したポイントのうちの1つ、3つの
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
