[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在,スライドの p.10 に不十分な記述があります.ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが,ルート 9 は -3 ではありません).なお,現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので,修…

[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在,スライドの p.10 に不十分な記述があります.ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが,ルート 9 は -3 ではありません).なお,現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので,修…
データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ gi…
はじめまして。freee株式会社の浅羽です。普段はSREや情シス等のエンジニアリングマネージャーをしつつ、エンジニアの新卒採用も担当しております。 昨年の話になりますが、機会がありまして早稲田大学の清水先生が担当されている「アルゴリズムとデータ構造」の特別講義を2コマ(12/15, 22)させていただきました。 対象は情報系の大学2年生 C言語でアルゴリズムとデータ構造を学習 データベースの授業はまだ行われていない 一コマは90分 学生さんはマシンを持参して課題をその場で解くことが可能 資料や練習問題等を公開しましたので、せっかくなのでどういう内容の講義だったかを紹介したいと思います。 講義内容をどうするか? 当然ですが大学の先生が知識や教え方のプロです。1エンジニアがアルゴリズムとデータ構造の講義を普通にやっても、普段の講義のクオリティを超えるのは難しいと思いました。 一方でWebサービ
iOSDC 2017 (Sep 16, 2017) https://iosdc.jp/2017/node/1317 Library: https://github.com/inamiy/Cassowary
Montgomery Multiplication とは 大きな数同士の積やべき乗の剰余を計算機上で高速に求めることができるアルゴリズム $ab \mod n, a^m \mod n$ ※ 条件: $n$ は3以上の奇数である必要がある 暗号分野では欠かせない Montgomery Multiplication 概略 演算する値を Montgomery Representation に変換し、 その上で計算した後に Montgomery Representation から元に戻す。 アルゴリズム $ab \mod n$ について $r > n$ かつ、 $\gcd (r, n)$ な自然数$r$を選ぶ $k = \frac{r(r^{-1} \mod n) - 1}{n}$ を求める $\overline{a} = ar \mod n, \overline{b} = br \mod n$
「金融予測アルゴリズムを評価するときに、あまり一般的ではないけども自分としては皆に気にかけてほしいこと」を伝えたいと思い MarketTech Meetup #01 (https://alpaca.connpass.com/event/108066/) で話したときのスライドです
外れ値検出のアルゴリズム、Google Apps Scriptの話他「LT Thursday」Vol.15 こんにちは、メディア広告部門(MDH)の大江です。 花粉症の方にはつらい季節となってまいりました。 今日は花粉症がしんどいなーと思いきや風邪だったというサイクルを毎年経験しています。 さて隔週で開催している技術者のスキルや知識共有のための勉強会「LT Thursday」ですが、今回で15回目を迎えました。 各プロジェクトから5名のエンジニアが直近のリリースや学生時代の研究に関してプレゼンしました。 1. 外れ値検出のアルゴリズム (大澤) 1人目は外れ値検出アルゴリズムに関して、大澤が発表しました。 外れ値検出とは、他の値と比べて大きく外れた値を検出するものです。 記事広告の読了率を調べる際、滞在時間等のログから異常なものを弾きたいため外れ値検知に関して色々調査したとのことです。 今
最近の機械学習&自然言語処理に関する情報をまとめるコーナーです。前回はこちら。このエントリ忘れてるよというのがありましたら、たれこみフォームから教えてもらえるとうれしいです。 論文 ブログ/勉強会資料 ビジネス 学会/勉強会 NIPS読み会 Kaggle Tokyo Meetup #2 全脳アーキテクチャ若手の会 AAAI2017 その他 論文 [1701.07875] Wasserstein GAN GANを含む生成系のタスクは難しいことが知られているが、学習時に使う距離をWasserstein距離というものを使うと学習が安定したという話 ブログ/勉強会資料 論文メモ: Linguistic Benchmarks of Online News Article Quality - skozawa's blog オンラインニュースの質を測れるかを検討した論文のメモ Using Machine
最適輸送問題(Wasserstein 距離)を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
今日は社内勉強会で「知っておくと便利な Exponential Backoff」という発表をした.前回の「知っておくと便利な Bloom Filter」に続いてのタイトルで「知っておくと便利な」シリーズを確立していきたい. 実は Exponential Backoff という名称を知ったのは結構最近のことで,以下の記事を読んでいて知った.発表の中で例に挙げた Fluentd は,エラー時に間隔を広げながらリトライするという仕組みがあり,それ自体は知っていたけど,それを Exponential Backoff と呼ぶということを知らなかった.Fluentd のコードを読んでいたら確かに Exponential Backoff と書いてあるところがあった.ほえー! yoshidashingo.hatenablog.com 発表資料 補足 AWS SDK を使うなら Exponential Ba
Oct 28, 20163 likes1,454 viewsAI-enhanced description This document discusses real-time analytics in the financial industry. It describes a use case of detecting abnormal stock transactions in real-time and an architecture to handle it. The architecture uses Kafka as the messaging bus, Storm for real-time processing, and HBase for the data store. It discusses challenges like data ingestion, lookup
- The document outlines Andrei Linde's lecture on inflation, including its ability to solve problems with the Big Bang theory like homogeneity and flatness. - Inflation posits that the early universe experienced extremely rapid exponential expansion driven by a scalar field. This stretched quantum fluctuations to cosmological scales and created the seeds for structure formation. - Inflation can cr
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
処理を実行中です
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