理研AIP主催Micheal Jordan先生最適化セミナー聴講メモ - tkm2261's blog
お久しぶりです。 今日は10/20に参加した、理研AIPでのMicheal Jordan先生の講演のメモを書いていきたいと思います。 参加を許可頂いた理研AIPの方や司会の福水先生も良い会をありがとうございました。 Talk by Prof. Michael I. Jordan (University of California, Berkeley, USA) | 革新知能統合研究センター In this post, I am writing about Prof. Micheal Jordan's speak at Riken AIP in Oct. 20th. If you have some problems about this post, please inform to @tkm2261 on Twitter. いまはニートなので参加したセミナーの報告をする義務は全く無いのです
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
坂村健の目：「正しさの確率」の重み | 毎日新聞
科学者は間違える。野口英世は黄熱病菌を見つけたと思いこんだまま、その黄熱病に倒れた。病原体は菌でなくウイルスで、当時の顕微鏡では見えるはずがなかったのに「見えて」しまったのだという。火星の「運河」をはじめ、そういう例は数多い。 個人でなく科学界全体が間違えた例もある。１９６６年に旧ソ連の科学者が「水の特殊な状態」として提唱した「ポリウオーター」は世界で認められ、多くの関連論文も出た。しかし徐々に反論が増え、７年後に破棄される。関連特許で大もうけという欲が、長期化した原因とも言われている。 「科学絶対神話」という言葉が、科学を絶対と思い込む行いへの皮肉だとしたら、それは正しい。しかし「科学の絶対性」を科学者が信じているという意味なら、それこそありえない「神話」だ。「正しさは確率であり、絶対はない」と骨身にしみているのが科学者。だから科学的になるほど「絶対」という言葉を使いたがらない。
VMに手を加えずRubyを高速化するJITコンパイラ「YARV-MJIT」の話 - k0kubun's blog
先日のRubyKaigi 2017のLTではLLVMベースのCRuby向けJITコンパイラLLRBの話をしました。 5分はちょっとJITの話をするには短かかったですね。 LLRBをふまえた、Cのコード生成への軌道修正 さて、上記の資料にある通り、CRubyのJITにおいてはメインの高速化対象が既に存在するCのコードになるため、 開発の早い段階でパフォーマンスにインパクトを持てるとすればLLVM Passの順番を変えるくらいで、 LLVM IRを直接生成しても最適化上のメリットがほとんどないのでその部分はMJIT と同じくCのコードを生成するように変更したい、という話をした*1。 で、LLRBはC拡張として作るべくちょっと不思議な努力をいろいろやっており、 それらの設計はやってみた結果(コアに直接変更を加えるのに比べ)デメリットの方が大きいと思ったので、 LLRBの失敗を全て生かしつつ、今回
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Piece Chains | Catch22
