Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions
Figure 1: An example of federated learning for the task of next-word prediction on mobile phones. Devices communicate with a central server periodically to learn a global model. Federated learning helps preserve user privacy and reduce strain on the network by keeping data localized. What is federated learning? How does it differ from traditional large-scale machine learning, distributed optimizat
Schedule - CMU 15-721 :: Advanced Database Systems (Spring 2018)
In-Memory Databases S. Harizopoulos, et al., OLTP Through the Looking Glass, and What We Found There, in SIGMOD, 2008 H. Garcia-Molina, et al., Main Memory Database Systems: An Overview, in IEEE Trans. on Knowl. and Data Eng., 1992 (Optional) D.J. DeWitt, et al., Implementation Techniques for Main Memory Database Systems, in SIGMOD, 1984 (Optional) Query Compilation T. Neumann, Efficiently Compili
学振PDでカーネギーメロン大学に留学 - でかいチーズをベーグルする
研究留学 Advent Calender 2017 の19日目です。特にこれといったテーマも思いつかなかったので、エッセイ的に書きます。 テンプレ いついったか：2014年4月から2015年3月 どこに行ったか：カーネギーメロン大学の Christos Faloutsos 教授のところ（ペンシルベニア州ピッツバーグ） 何をやったか：ソーシャルデータとかグラフデータに対するデータマイニングの研究 どうやって行ったか：出身研究室の教授の紹介（つまりコネ） 行くまで（だけ）が辛かった Dとった直後に行くことが決まっていたので、博論を書きつつビザ取得とか家探しとかの留学準備をしなくちゃいけなくて、さらにちょうどその時期に結婚したのでその辺の諸々も含めすべて同時にこなさなきゃいけなくてそれはそれは辛かった。人生の節目となるイベントを２つ以上同時にこなすのはやめたほうが良い！ ピッツバーグで暮らす ピ
Xiaodan Liang
Currently, I am an Associate Professor at the School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University. Before that, I was a Project Scientist in Machine Learning Department, Carnegie Mellon University, working with Prof. Eric P. Xing. I obtained my Ph.D. degree in the School of Data and Computer Science at Sun Yat-sen University in June 2016, advised by Prof. Liang Lin. I was a visiting
Xiaodan Liang
Currently, I am an Associate Professor at the School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University. Before that, I was a Project Scientist in Machine Learning Department, Carnegie Mellon University, working with Prof. Eric P. Xing. I obtained my Ph.D. degree in the School of Data and Computer Science at Sun Yat-sen University in June 2016, advised by Prof. Liang Lin. I was a visiting
Foundations of Unsupervised Deep Learning (Ruslan Salakhutdinov, CMU)
The talks at the Deep Learning School on September 24/25, 2016 were amazing. I clipped out individual talks from the full live streams and provided links to each below in case that's useful for people who want to watch specific talks several times (like I do). Please check out the official website (http://www.bayareadlschool.org) and full live streams below. Having read, watched, and presented d
カーネギーメロンのDBに関する講義が面白いのでおすすめ - だいたいよくわからないブログ
ここに書くことによって途中でやめられなくするメソッドです。 ハッカーニュースを眺めていたら以下のようなCS系講義動画のまとめリポジトリが流れていました。 GitHub - Developer-Y/cs-video-courses: List of Computer Science courses with video lectures. へーっと思いながら何個かポチってみたところ以下に出くわしました。 15721.courses.cs.cmu.edu 英語が（自分にとって）聞き取りやすく、動画の品質（画質やスライドがちゃんと見えるかどうかといった部分）も良いものでかつ興味のある内容で出来ればスライドもおしゃれで・・・となるとなかなか少ないですが、これはかなり見やすいです。 スライドも概念図が頻繁に登場したりして、これだけでも聞き取れなかった部分などをかなり補完できます。 スケジュールページ
Alex Smola
VP, Distinguished Scientist Amazon Web Services Machine Learning 2100 University Avenue Palo Alto, CA 94303 USA email: News I joined Amazon Web Services in July 16, 2016 and am now VP / Distinguished Scientist for Machine Learning. We are building exciting tools for data scientists, computer vision, NLP, deep learning and beyond. For classes in Machine Learning check out my lectures. I am currentl
Master of Science in Computer Vision - The Robotics Institute Carnegie Mellon University
The Robotics Institute is home to one of the largest academic groups for computer vision with expertise in a wide variety of relevant sub-areas. The field is advancing rapidly and its applications continue to expand in areas of great societal value. Computer vision is the study of acquiring and interpreting visual imagery. With the exponential growth of digital images and videos captured by camera
CMU教授直伝の論文の書き方 - でかいチーズをベーグルする
CMUに留学している時にFaloutsos教授に教わった論文の書き方をまとめる。この書き方に従うことで論文の採択率がかなり上がった。今となっては自分的に当たり前のことだし、できる研究者の皆様は自然と守っていることも多いと思うけど良い論文を書きたいと思っている学生とかに参考にしてもらえたらと思う。ただし、Faloutsos教授に教えてもらったことを一旦自分で噛み砕いてからまとめたものなので自分の主観とかが混じってしまっているかもしれない。 主語が大きくならないように予め断っておくけど、この書き方はもちろんすべての論文に対して当てはまるわけじゃなくて以下の前提条件がある。 国際会議論文である データマイニング関連分野の論文である 論文誌とか卒論とかもっと長めの論文を書くときは当てはまらない項目もあるし、データマイニング関連分野以外の論文を書いたことが無いのでそれ以外の分野の論文に当てはまるかも
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M.S. in Automated Science - M.S. in Automated Science - Ray and Stephanie Lane Computational Biology Department - Carnegie Mellon University
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Tianqi Chen
Research Projects | Carnegie Mellon University - Language Technologies Institute
GitHub - CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose: OpenPose: Real-time multi-person keypoint detection library for body, face, hands, and foot estimation
The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification
Apple hires CMU professor as director of AI research to smarten up Siri | TechCrunch
CMU Flite: Speech Synthesizer
ロボットに「目」を授けた男、金出武雄：Meet the Legend
「Uberだけではない」：カーネギーメロン大のコンピューターサイエンス学部長に聞いた、学界からの人材流出問題 | TechCrunch Japan
