Kaggle創薬コンペにおけるDeep Learningの適用 - Technical Hedgehog
創薬においてコンピュータの活用はますます盛んになってきており、2012年にはKaggleでコンペも開催されました。このコンペは標的に対する分子の活性を推定するというタスクでした。 用いられた手法としては1位はDeep Learning、2位は非Deepな機械学習手法でありスコアにこそ大差はありませんでしたが、創薬においてDeep Learningの適用可能性を示したことで当時は話題になったそうです。だいぶ前のコンペなの解説記事はすでに多くありますが、コンペを通じて創薬の概要とDeep Learningがどのようなアプローチで適用されたのかを紹介してみます。 ！Caution！ できる限りの調査をしましたが、私は製薬や医療に詳しい人ではないので誤った解釈をしてしまっている可能性があります。「ここ間違っている」と言う点がありましたら指摘いただけると幸いです。 では、はじめにコンペのタスク背景と
Self-Driving Databases: Current and Future
Tourbillion, invented in 18th, utilizes the gravity to keep running a clock. In CIDR 2017, Andrew Pavlo’s group published an interesting research paper: Self-Driving Database Management Systems. This is a dream database engine. If DBMSs can operate themselves and automatically optimize the physical storage for query processing, we will no longer be bothered by sudden traffic change or poor query p
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On in-database machine learning. Interview with Waqas Dhillon. | ODBMS Industry Watch
車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用
