■大規模データの取り扱い 今日は IBIS 2007 (情報論的学習理論ワークショップ)の2日目。午前中はオーガナイズドセッション "Massive Data Analysis" と Bonanza の保木さんの招待講演。 保木さんは前 NAIST に来たときも Bonanza の話をしてくれたが、それと比べて内容がしっかりしていたのでおもしろかった。玉が88にいるとき金が盤面のどこにいるかで静的評価関数(つまり駒割り)の重みがどうなっているか一覧で見せてくれたり、なんで「Bonanza 囲い」にしたがるかの解説とか。「Bonanza は玉の周りにこんなに金銀がいて喜んでいるんですけどね」に爆笑。24の棋譜とプロ棋士の棋譜とで6万局使っているらしいが、これではまだまだ足りないらしい。特に入玉のデータが少なすぎるので入玉したときの評価関数がぐちゃぐちゃになるとか。人間でも入玉将棋はほとんどな
Microsoft Research でサマーインターン [ ←NAIST ] ポイント 情報系の学生は Google にインターンシップ制度があることはよく知られていますが、Microsoft にもインターン制度があることを知っている人は少ないです(自分も知りませんでした)。一つの理由としては日本での大学関係は Microsoft Research Asia という北京にある研究所が担当しているので、あまり日本での後方に積極的ではないことがあるかもしれませんが、後で述べるように、研究レベルやオープンさという意味では Microsoft Research ほど開かれたところは見たことがありません。そこで、この文書では日本から直接 Microsoft Research のインターンに応募した経験を元に、他の人も同じように世界中の研究者が集まる環境で過ごしてほしいと思い、書くことにしました。
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