1. Word2vecの並列実行時の 学習速度の改善 岡崎 直観1,2 乾 健太郎1,3 1 東北大学大学院情報科学研究科 2 JST戦略的創造研究推進事業「さきがけ」 3 JST戦略的創造研究推進事業「CREST」 2014-07-04 Word2vecの並列実行時の学習速度の改善 1 3. ACL2014でもword2vec祭り • J. Andreas and D. Klein: How much do word embeddings encode about syntax? • M. Bansal, K. Gimpel, and K. Livescu: Tailoring Continuous Word Representations for Dependency Parsing • M. Baroni, G Dinu, and G Kruszewski: Don’t count,

アナリティクス アソシエーション 特別セミナー 改善活動を継続する鍵は何だろう？�～グロースハックに学ぶビジネス改善～ http://a2i.jp/activity/seminar-activity-2/18670/Read less

13. すんなり…というわけでもなく • 640 * 480 = 307200bitの「RAM: 2-PORT」 (1-read I-write)を作成してVRAMに使った • 書き込んでみるとなぜか同じ模様が5箇所に 出たり、描かれない領域があったり • 先頭から1024bitずつ交互に塗ってみたら 5箇所同時に縞模様が描かれて、縞模様が10本描 かれた後、残りがベタ塗りに… 13年6月5日水曜日 14. • 原因や抜本的な解決方法がわからない • RTLViewerで見てみたらMegaWizardが出力した 回路のアドレスのビット幅が期待より小さいよ うに見えたが、そうなら手のうちようがない • 面倒になったので4x4ピクセルで1bitにして 160x120の解像度にした(160 * 120は19200) すんなり…というわけでもなく 13年6月5日水曜日

2. 論文紹介 • Marc Sebban, et. al. “BLUE*: a Blue-Fringe Procedure for Learning DFA with Noisy Data” • http://labh-curien.univ-st-etienne.fr/~janodet/ pub/tjs04.pdf • ノイズを含む信号列から状態遷移図を推定 →それが何の役に立つの？ 13年4月14日日曜日 3. 論文紹介 • Thomas Arts and Simon Thompson, “From Test Cases to FSMs: Augmented Test-driven Development and Property Inference” • http://www.cs.kent.ac.uk/pubs/2010/3041/content.pdf • ユニットテストの結果

3/26(月)サイボウズ・ラボユース 最終成果報告会での資料です。 http://atnd.org/events/26861 実装詳細 → http://www.slideshare.net/sinya8282/ss-12170832Read less

2. Agenda  イントロダクション – 少し自己紹介とか – 分散コンピューティングでの分散ファイルシステム の使用背景  分散ファイルシステムの基礎技術紹介  最新研究紹介 – 分散ファイルシステムにおける効果的なデータ配置 – 分散アプリケーションとの分散ファイルシステムの 連携  まとめ 2 3. 少し自己紹介  名前： @nukamu  所属：東京大学大学院 田浦研究室  学年：修士2年  研究分野：分散コンピュー ティング（特に分散ストレー ジまわり）  プログラミング：C, pythonが特に好き  趣味：バンド、音楽系 3 4. 分散ファイルシステム周りのwork  DDDFS (Dynamically-Duplicate Distributed File System) – 数週間前に行われたICTプログラムコンテストに応募 し賞を受賞 – Gi

1. 大規模 JS プロジェクト ロードオブナイツの 管理手法紹介 (+α) 株式会社 Aiming 東京開発グループ ゼネラルマネージャ 小林 俊仁 (@toshi_k) 2012年11月6日 / Aiming Study #7 3. About: 小林 俊仁 • Community Engine でオンラインゲーム作って (2001∼2003) • → 中国でオンラインゲーム＆周辺のシステム開発の子会社作って (2003∼2007) • → 子会社を閉じて日本に帰ってきて、ゲームのサーバ書いたり技術 コンサルしたり (2007∼2010) • → チームごと ONE-UP へ (2010) • → チームごと Aiming へ (2011∼)

2. 三好健文 - e-trees. Japan, Inc. 東工大→東大→東工大→電通大→現在 コンパイラとかHW/SW協調設計とか 囲碁専用ハードウェア CUDA/MPIコンパイラ ネットワーク処理の専用ハードウェア化 ストリーム処理専用アーキテクチャ JavaRock 2 2012.8.17 @虎ノ門 3. FPGAとは？ 本章では，高位設計言語である Bluespec System Verilog を紹介する．こ の言語では，コンパイル時にしっかりエラー検出ができ，また，さまざまなライブ ラリも提供している．FPGA や ASIC が大規模化し複雑な回路を設計する機会が Field Programmable Gate Array 増えてきた今，知っておくべき技術だろう． （編集部） 三好 健文 論理回路・データパスを自由に作り込める Verilog HDL や VHDL を使った設

2. rebaseって？ • 最終兵器 – 文字通り、最終手段として使うべきもの – 公開レポジトリ中心の場合、まず避けるべき • 過去の一連のコミットを – 入れ替え、削除、メッセージ変更、修正、合成 • 公開したコミットグラフを rebase すると – push できなくなる（強制することはできるが…） – 他人の持つコミットグラフと矛盾が生じる 3. 誤解その１ 「こまめにrebaseしないとコンフリクトする」 • こまめに merge で問題ないです $ git fetch origin $ git merge --no-ff origin/master – この直後なら、コンフリクト発生しません • むしろ毎日 rebase とか大変 – コミットごとにコンフリクト解消が必要 – git rerere とかあるけどさ… 4. 誤解その２ 「rebaseしないとコミットログが汚れ

3. 前回のあらすじ • 前回のランダムフォレスト(竹迫さん)は 決定木を「特徴をランダムに選んで、決 定しきらなくても適当に打ち切って、と にかくたくさん作って多数決！」だった • 今回も決定木だが「特徴を全部使って、 巨大な決定木をつくるぞ！」という話 3 4. 決定木が表現するもの • 0/1の特徴がたくさん与えられて0/1を返す関数 • 具体例： • 論理式(項が特徴、式の値が返り値) • 部分集合の族(各頂点が部分集合xに含まれる かどうかが特徴、その部分集合が族に含まれ るかどうかが返り値) 4

1. プログラマ３５歳定年説  Wikipedia （プログラマ#プログラマ定年説） “プログラミング技術は進歩が激しく、技術の陳腐化 も著しいため、常に新しい技術に目を向け習得して いくバイタリティや、場合によっては永年の努力に よって培ってきた技術を捨て去る柔軟性が必要であ る。また、年功序列的賃金体系のもとでは、高年齢 のプログラマはコストが高すぎると考える企業があ る（特にプログラミングを単純作業と考える企業に 多い）。俗にIT土方とも呼ばれデスマーチとなった 場合は徹夜が続いたり体力が必要となってくる。そ のため、プログラマとしての限界は30～35歳前後で あるという説が存在した。これは「プログラマ35 （30）歳定年説」と呼ばれる。” 3. 子供時代  「プログラム」を初めて見たのは小学校低学年  マイコンのBASICで PRINT するもの 10 INPUT “1+3=

2. いいわけ 1 • なぜかよくわからないけど好評だったらしい • でも – いみわかんねｗｗｗ – 後半が意味不明 – つーかそれ目grep言わないでしょ • というツッコミが… • 頭おかしいというのがうけたらしい? – 全然おかしくないよ! • が、人によっては「ためになる資料です！！」というコ メントもあったり 2 / 83

1. 2011 2/22（火） Hadoop Conference Japan 2011 MapReduceによる大規模 データを利用した機械学習 株式会社Preferred Infrastructure 岡野原 大輔 hillbig@preferred.jp @hillbig 1 2. 自己紹介 株式会社 Preferred Infrastructure フェロー, 研究開発チームリーダー 専門分野 自然言語処理 （情報理工学博士） 携わった分野は形態素解析、文書分類/クラスタリング、専 門用語抽出、評判分類、情報抽出 機械学習,統計処理・圧縮データ構造,データ圧縮 主な業務内容 有用な技術を新規開発・発掘しプロダクトに反映 他社との共同研究開発 Hadoopを利用したデータ解析の案件も数件 2