7月29日開催 July Tech Festa 2018基調講演スライドです。 大村伸吾「Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術」 https://2018.techfesta.jp/ Slides of Keynote in July Tech Festa 2018.Read less
![20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/16265c0c75469f9538b94986c29cd3bb4150348a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Ftech-in-ml-cluster-20180729julytechfesta2018-180730061314-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
This document summarizes the 2nd place solution to an Instacart market basket analysis competition. The approach involved feature engineering using user, item, user-item interaction, and datetime features. Feature importance analysis identified key predictive features. Important findings provided insights like frequent reorders for fruits and a user's previous order predicting their next order. Th
This document discusses PySpark and how it relates to Spark, Hadoop, and Python for data analysis (PyData). It provides an overview of key PySpark concepts like RDDs and DataFrames. It also discusses common file formats like Parquet and Apache Arrow that can be used with PySpark for efficient data storage and transfer between Spark and Python tools.Read less
This document provides information about an AWS webinar on AWS Step Functions hosted by Yuta Imamura from Amazon Web Services Japan. The agenda includes an overview of Step Functions, state machines, data input and output, describing states, checking execution status, and additional details. Step Functions allows orchestrating distributed applications and microservices using state machines defined
This document discusses techniques for smoothly playing video content on mobile apps. It covers HTTP Live Streaming (HLS) protocol and implementation points for video playback using AVFoundation on iOS. Key topics include using optimal bitrates, monitoring player state, generating thumbnails, and smoothly transitioning between different video assets for a better user experience.
Social LSTM is an important 2016 paper that introduced a method to model human-human interactions for the purpose of trajectory prediction in crowded spaces. It uses separate LSTMs for each trajectory connected through a social pooling layer, allowing spatially close LSTMs to share information. This helps the model account for how a person's behavior may be influenced by others in their immediate
Regret Minimization in Multi-objective Submodular Function Maximization This document presents algorithms for minimizing regret ratio in multi-objective submodular function maximization. It introduces the concept of regret ratio for evaluating the quality of a solution set for multiple objectives. It then proposes two algorithms, Coordinate and Polytope, that provide upper bounds on regret ratio b
PPL2016@岡山 ディープラーニングの研究開発時には、計算を支援するためのフレームワークが用いられる。ChainerはPython上で動くディープラーニングフレームワークの一つである。他の多くのフレームワークと異なり、順伝播処理を行った時の実行履歴情報をもとに逆伝播のグラフを動的に構築するdefine-by-runという方式を採用している。この方式により、分岐や再帰を含むような複雑な構造のネットワークも直感的に構築でき、加えてデバッグが容易である。また、CuPyと呼ばれるNumPyサブセットのCUDAによる行列演算ライブラリを作成し、バックエンドとして利用している。本講演では、ディープラーニングフレームワークの基礎と実装、そして課題についてChainerを通して説明する。
Proof Summit 2015 <http: /> で発表した、SAT/SMTソルバの仕組みです。 Proofということで、論理学的側面からの面白さを出来るだけ紹介しています。
デブサミ2017で発表予定の資料です。 http://event.shoeisha.jp/devsumi/20170216 2017/02/14 ver1.0 公開Read less
NIPS2013読み会: Distributed Representations of Words and Phrases and their Compo...Yuya Unno
「『内積』を知っている人に,深層学習の中身がだいたいわかってもらう」ことを目指しています.これぐらいをスタートに,理解を深めていけばいいのではないかと思いました.ちなみに学習(例えばback propagationあたりの)の部分については,特に触れていません.それ以前の基本の部分です. (2017.1.28, 少々補足スライドをいれて,初学者向けにさらにわかりやすくしたつもりです.) なお,ここで出てくる数式は,せいぜい足し算と掛け算ぐらいです.Read less
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat... 機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。 このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。 Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge d
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