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筑波大学 システム情報工学研究科 コンピュータサイエンス専攻 非数値アルゴリズム研究室(NPAL) 五十嵐 悠紀 2004年度下期、2005年度下期とIPA未踏ソフトに採択された、『天才プログラマー/スーパークリエータ』。筑波大学 システム情報工学研究科 コンピュータサイエンス専攻 非数値アルゴリズム研究室(NPAL)に在籍し、CG/UIの研究・開発に従事する。プライベートでは二児の母でもある 何か製品を考える時、そのものがカタチのあるものであっても、はたまたコンピュータの中で動くソフトウエアだったとしても、「ユーザーインターフェース(以下、UI)」について考える必要があります。さらには、わたしたちが日常生活においてストレスなく過ごせている裏側には、さまざまな人によって考えられてきたUIデザインが隠されていたりもします。 わたしは滞在先のホテルで、洗面所に入ったものの出ようとした時に
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サイデルが手がけるNYやロンドンの個性派ホテル 新世代の個性派ホテルとして注目されているサイデル・グループ。同グループが運営する都市型のホテルはビジネス客のすべてのニーズに応じることがコンセプト。その充実度は自給自足の島に例えられるほどだ。ニューヨーク、ワシントン、ロンドンにある各ホテルを紹介。
講義のーと の内容を詳しく説明したものです 著者: 久保拓弥 出版社: 岩波書店, シリーズ「確率と情報の科学」 編集: 甘利俊一,麻生英樹,伊庭幸人 このペイジの省略 URL: http://goo.gl/Ufq2 刊行と まちがい・修正一覧) 第 1 刷刊行: 2012 年 5 月 18 日 第 15 刷刊行: 2018 年 3 月 15 日 原稿時点の PDF ファイル (参考用) 目次, さくいん, まえがき 韓国語版 (翻訳は滋賀大の李鍾賛さん, 2017-09-15) 「統計モデリング入門」ネット上のあれこれ (のごく一部) 丸善・ジュンク堂書店の「今年驚いた! 1 冊」の「驚きの出版賞」 に選ばれました! (web archive, KuboLog 2012-12-20) Amazon カスタマーレビュー はてな出版物 -- 言及ブログへのリンクなどがあります! ブクログ,
2012年3月12日、計算機科学分野の権威ある賞、チューリング賞(wikiはこちら)をJudea Pearl先生が受賞されました(米記事はこちら、日本記事はこちら)。Pearl先生は「因果推論」分野の権威です。因果推論はベイジアンネットワークや構造方程式モデリング(SEM、パス解析)などの基本理論になります。チューリング賞が出たこともあって因果推論が注目されそうですが、難易度が高い分野でもあります。そこで、私が読んで理解が進んだ本を紹介致します。 まずは、このエッセイ本を読むと「因果関係とは何か?」「効果とは何か?」といった事をとてもイメージしやすくなります。これは医療統計分野の本なので、「ランダム化試験」という用語で因果関係を説明していますが、web業界の方はA/Bテストと言った方が分かりやすいかもしれません。A/Bテストをすることでレイアウトの良し悪しが判明するのも、基礎には因果推論の
2012年度が始まり1ヶ月が経ちました。2011年度は、大規模分散処理技術・データ基盤の普及が広く進んだ年だったと思います。2012年はそれら蓄積された大規模データを活用しデータマイニング・機械学習を用い、ビジネス・サービス洗練を大きく広げていく年ではないでしょうか。 Mahoutは 大規模分散データマイニング・機械学習のライブラリです。ApacheプロジェクトのOpen Sourceで、Hadoop上で動作しデータマイニング・機械学習の大規模分散実行を行うことができます。 Apache Mahout 大規模分散 データマイニング・機械学習を実行できる Mahout ですが、まだ「ドキュメント整備が発展途上で詳細を知るためにはソースコードから読み解く」必要がある場合が多く、また、活用には「対象とするデータマイニング・機械学習の基礎知識」が必要なため、まだまだ活用の敷居が高いのが現状ではない
前: http://d.hatena.ne.jp/mala/20120308/1331193381 はてなのその後の話 http://hatena.g.hatena.ne.jp/hatenabookmark/20120313/1331629463 話題になってからの対応が遅い、という人がチラホラいたけれど、別に対応はそれほど遅いというわけでもないと思う。 これは近藤さんがSXSWというイベントに行っていて日本にいなかったためで、収益にも影響する話なので即断できなかったのだろう。 こういう時にあとさき考えないで不良社員が勝手に広報したり、勝手に修正しても良いと思う(個人の感想です) 公平のため記しておくとHUG Tokyoというイベントで大西さんにおごってもらった(はてなの脆弱性をちょくちょく報告しています) Twitterの話 先日、Twitterが外部サイト上でのボタン、ウィジェットでト
HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、(何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも)この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form(足し算で表現できる形)になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時
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