8月18日(月・現地時間)のリオ五輪・女子レスリング・フリースタイル53kg級の決勝戦で、五輪4連覇を狙った吉田沙保里(33=フリー)を破り、金メダルに輝いたヘレン・マロウリス(24=アメリカ)が、米メディアの取材に対し吉田攻略に至るまでの道のりを振り返っている。 これまでに吉田と2度対戦しているマロウリス。1度目は2011年の世界選手権・三回戦で、19歳のマロウリスはわずか1分9秒でフォール負けを喫した。2度目の対決は2012年の世界女子選手権・決勝戦の舞台で、マロウリスは再び吉田にフォール負けで敗れ、銀メダルとなった。 それからリオ五輪まで約3年間、両者は対戦することはなかったが、マロウリスは2013年にコーチに就いたバレンティン・カリカ氏とともに、何度も吉田の試合映像を見て研究を重ねた。時には吉田の考え方や気持ちを知るために、吉田の日本語インタビューを英語に訳してもらい、聞くこともあ
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全日空は25日、ボーイング787のエンジンに不具合があり、全機を改修すると明らかにした。26日は羽田空港と大阪、広島、福岡を結ぶ計9便が欠航、約3100人に影響する。9月末まで1日10便程度、計300便以上が欠航し、影響は10月以降も続く見通し。飛行中、エンジンの異常振動を示す表示が出て引き返す便が相次ぎ、全日空と、エンジンメーカーの英ロールスロイスが調査したところ、内部の部品が破断しているこ
応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ
8月上旬に開催されたメイカーフェア東京でデカ顔マスクワークショップを開催した。 もともとは参加者に自分の顔のでかいペーパークラフトを作ってもらう計画だった。しかしそれはひとり2時間かかるのだ。もっと簡単に済む方法はないか考えた結果、箱をかぶってもらうだけにした。 おかげで時間は2時間から2秒に短縮することができた。もはやワークショップと呼んでいいのか不安になる。
著: 灰色ハイジ 住みたい街ランキング1位になったり、駅の西口にアトレの新館ができたりと、何だかキラキラしているイメージがある街、恵比寿。 そんな恵比寿に住み始めたのは、2年ほど前のことだ。 初めは恵比寿に住むことなんて考えていなかった。引越しを検討していて良さそうだなぁと思い見ていた物件が、たまたま好きなデザイン事務所が施工していると分かったのだ。そのとき「ここしかない!」と思ったことを、今でもはっきり覚えている。 建物ありきで決めたので、住み始めてから「ここはどんな場所だろう?」と思い、街を見て回ってみた。私が住んでいる場所は、恵比寿駅からは離れているためか飲食店なども少なく、すごく静かな住宅街で、私の中の「キラキラした恵比寿」のイメージと異なっているのがとても良かった。 恵比寿のY字路 住んでいる場所は恵比寿、中目黒、目黒、どの駅からも徒歩15分ほどあり、不便と言えば不便なのだけれど
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