ISUCON運営を支えるAmazon ECSとAurora Serverless v2 / AWS Dev Day 2022 Japan
![ISUCON夏期講習2017 実践編 / isucon summer school 2](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c472a6c262041f370b61fff706158561b934d0de/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F7f705ad5e31640b296d594dda8464928%2Fslide_0.jpg%3F8461186)
word2vecでさんざん遊んだ皆さん、こんにちは。 今日は、word2vecの元になった論文の元になった論文の先行研究になっている論文「A Neural Probabilistic Language Model(Yoshua Bengio)」の紹介です。 word2vecは、単語の素性で足し算・引き算ができたり、単語の類推(アナロジー)ができたり、単語の素性の面白さが注目されています。とは言え、ニューラルネットによる言語モデルは、別に単語の素性で遊ぶために作られたわけではありません。 ということで、ニューラルネットによる言語モデルの本家(?)である「確率的ニューラル言語モデル(Bengio先生)」の論文から、「そもそも何を目的にモデリングしているのか」「なぜニューラル言語モデルが必要なのか」というあたりを、紹介したいと思います(主にIntroductionの部分、ということになります。)
3. 3 会話AI 2016/2/15 C8Lab Copyright 2014 C8Lab Inc. All rights reserved MichroSoft社 女子高生会話AI 「りんな」 http://rinna.jp/rinna/ LINEやTwitterなどのチャットロボット に活用されている。 ゲームのNPCなどにも活用可能。 会話エンジンを用いた雑談APIなども 存在。 「うずら」、「もずく」、「りんな」等。 様々な種類のアルゴリズムの会話AI が存在するが、なかなか技術は公開 されていない。 4. 4 会話AIの種類 2016/2/15 C8Lab Copyright 2014 C8Lab Inc. All rights reserved 辞書型 辞書に登録されたテンプレに応じて会話を行う。 ○○を買ってきた よ! ○○大好き! こんにちは! こ
昨今の機械学習ブームの中、IT業界を中心とするエンジニアの方々から、「機械学習に必要な数学をもう一度しっかりと勉強したい」、そんな声を耳にすることが増えました。本書は、そのような読者を念頭におき、理工系の大学1、2年生が学ぶレベルの解析学(微積分)を基礎から解説した書籍です。大学生向けの教科書であれば、すでに多数の書籍がありますが、本書の特徴は、「定義と定理をもとに、厳密に展開される議論をとにかく丁寧に説明する」という点にあります。数式の変形についても、途中の計算をできるだけ省略せずに記載して、議論の展開を見失うことがないようにと配慮しました。大学生のころに勉強した、あの「厳密な数学」の世界をもう一度、がっつりと堪能していただけることでしょう。 「機械学習に必要な数学」というと、数学をただの道具と割り切って、公式の使い方、あるいは、数式が表わす意味だけを直感的に理解できれば十分と考える方も
この記事はMercari Advent Calendar10日目の記事です。昨日は@syu_creamのメルカリのデータ分析基盤の紹介〜BigQuery周辺の話〜でした。 本日はUSサンフランシスコのサーバサイドエンジニア@deme0607が、今年2017年にリニューアルしたUS版Mercariのサーバサイドについてご紹介します。 現在のアーキテクチャ Brand new US Mercari (Android 編)でもご紹介したように、US版Mercariは今年、より一層USマーケットにフィットしたアプリを提供しUSでの成長を加速すべく、大きなリニューアルが実施されました。前述の記事はAndroidアプリのリニューアルに関するものですが、iOSアプリやAPIサーバも同様にリニューアルしています。 以下の図は、リニューアル後のUS版Mercariのサーバサイドアーキテクチャです。 ここでは
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