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はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事=解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
ポイント 光の量子力学的な特性を用いて最適化問題の解を高速に得る「量子ニューラルネットワーク(QNN)」を装置化し、長時間安定動作を実現。 QNN計算装置をインターネット経由でユーザーが使用できる「QNNクラウドシステム」を構築。 QNNを用いた大規模最適化問題の高速計算を一般ユーザーへ公開。 内閣府 総合科学技術・イノベーション会議が主導する革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)の山本 喜久 プログラム・マネージャーの研究開発プログラムの一環として、日本電信電話株式会社(東京都千代田区、代表取締役社長 鵜浦 博夫 以下、NTT)NTT物性科学基礎研究所 量子光制御研究グループの武居 弘樹 上席特別研究員、本庄 利守 主任研究員らのグループ、情報・システム研究機構 国立情報学研究所(東京都千代田区、所長 喜連川 優 以下、NII)情報学プリンシプル研究系の河原林 健一 教授、加古 敏
はじめに 以前Stixel Computationを実装してみたで紹介したStixelですが 今回はその発展形である、Multi-Layered Stixelを実装してみました 概要 Stixelとは、Daimlerが研究しているステレオカメラによる障害物検出の手法です 画像を幅5~10ピクセル程度の細長い棒に区切って、そこからさらに障害物の領域を検出します 以前紹介したStixel計算手法では、区切られた1つの列からは1つのStixel(最も手前側にあるもの) しか検出できませんでしたが、Multi-Layered Stixelでは複数のStixelを検出可能になりました ソースコード github.com デモ 物体上に出てる棒状のものがStixelです 以前のStixelとは違い、ガードレールの奥にいる車両のStixelも検出できています www.youtube.com アルゴリズム
まだアクションクリエイターを自分で書いているの? reduxとflowtypeを使ってフロントエンドアプリケーションを構築していると、ボイラープレートが多く、面倒だと感じることがありませんか? しかし、もはや、このAST時代の前には過去の悩みでしかありません。 型を書く。それが全てです。 型を書いて、定数を書いて、アクションクリエイターを書いて、一つ変更したら全て変更して、もしくはなんらかのハックを行って型付けして、なんてものは過去のことです。 これからは、アクションクリエイターの作成に5秒以上時間をかけたら怠惰でありましょう。そして、これはs2sの1プラグインでしかありません。 プラグインを組み合わせると以下のようなこともできます。 s2s (Source to Source) これを実現している仕組みをSource to Source(s2s)といいます。 ソースコードからソースコード
野菜の選び方はナップサック問題、乗り換え駅探索は、最短路問題といいます。典型問題は、よく研究もされているので、多くの場合、効率的な解法があります。あるいは、定式化がされているので、すぐ解くことができます。あとで、やってみましょう。ここで、あげている全ての典型問題の実行例は、典型問題と実行方法をご覧ください。 汎用問題 最近、私がやっているコンテナの仕事のお話しをします。 世界中の人たちが、いろいろなものを安く買えるのはコンテナ輸送のおかげです。中国などで生産したものを日本やアメリカやヨーロッパに、大量に安く運べるからです。でも、空のコンテナが、どんどんたまります。また中国に戻さないといけません。いつ、どこからどこに戻すかを決めるのが、最小費用流問題になります。ところが、最小費用流問題で表せない制約条件もあります。1 つが、カボタージュとよばれるものです。カボタージュというのは、国内のみの輸
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