GitHub に AWS キーペアを上げると抜かれるってほんと？？？試してみよー！ - Qiita
🤔 前書き 稀によくある 、AWS を不正利用されちゃう話、 AWSで不正利用され80000ドルの請求が来た話 - Qiita 初心者がAWSでミスって不正利用されて$6,000請求、泣きそうになったお話。 - Qiita AWSが不正利用され300万円の請求が届いてから免除までの一部始終 - Qiita ブコメ等で GitHub にはアクセスキーを検索するBOTが常に動いていて、公開するとすぐに抜かれて不正利用される 的なコメントがつくのを何度か目にしたのですが、 本当にそんな BOT が動いているの？ どのくらいの時間でキーを抜かれて、不正利用が始まるの？ というのが気になったので、検証してみました。 GitHub にそれっぽいパブリックリポジトリを作成、権限が一つもついてない AWS のアクセスキー＆シークレットアクセスキーをうっかり公開、外部から利用されるまでの時間を計測します。
猫でも分かるVariational AutoEncoder
1. Ishikawa Watanabe Lab THE UNIVERSITY OF TOKYO http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/ 猫でも分かる Variational AutoEncoder 2016/07/30 龍野 翔 (Sho Tatsuno) 2. Ishikawa Watanabe Lab http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/ 今回の内容 • Variational Auto-Encoderの解説 – 生成モデルそのものの概要 – Variational Auto-Encoder(VAE)のなるべく噛み砕いた解説 – その他生成モデル論文のざっくりした紹介 • 説明すること/しないこと – 説明すること » 生成モデルの簡単な概要と事例 » Variational AutoEncoderの構造と数式的・直感的理解 – 説明しな
機械学習で因果関係を予測する~どの薬がこの疾患に効果があるか - 株式会社 NAM
こんにちわ、株式会社NAMの中野哲平です。 医師が最も関心があるのは「この疾患を治すにはどの治療法がベストか」という問です。患者にとっては、「この薬を飲めば、病気が治るのか」は最大の関心事です。 いわゆる「医療と人工知能」の研究で、「この眼の画像はなんの病気か？」という問題は殆ど研究分野としては落ち着いてきています。一方で今日考える「この患者にこの薬を投与するとどうなるか？」という因果推論が最もホットトピックです。 今回は機械学習でこの問にどのようにアプローチするのかを考えてみます。 物事をもう少し一般的に考えてみると、この課題は「機械学習を用いてデータ間の因果関係を把握できるか」という問に言い換えられます。先程の場合だと、疾患というデータに対して、ある治療を行った結果、疾患が治るのか治らないのかを機械学習を使って予測したいということです。 因果関係と相関関係 機械学習で因果関係を予測する
今日からできる構造学習(主に構造化パーセプトロンについて)
2. 自己紹介 • id:syou6162 • ブックマークのエンジニア • 前職は自然言語処理や機械学習の研究 – 4年間ひたすらclojureを書いていた • アイコンは卓球のラケット – 8年くらいやっていました 3. 今日の目標 => 構造化パーセプトロン でできることを広げよう! • 機械学習のライブラリが充実。参入のハードル は低下 – ただし、それは解きたい問題が単純な場合が多い – ただの分類問題 • 単純な分類問題だけでは解けない問題も多い • 構造学習が扱えると、やれることがぐっと増える • 構造学習を簡単に扱える方法を紹介 • 簡単なサンプルも書いてみた(品詞タグ付け) – h8p://;nyurl.com/struct-perceptron
DroidKaigi 2018 gRPC/Protobuf
RPC > Remote procedure call is the synchronous language-level transfer of control between programs in disjoint address spaces whose primary communication medium is a narrow channel. ଞͷΞυϨεۭؒʢe.g. ωοτϫʔΫ্ͷαʔόʣʹ͋ΔॲཧΛ ࣮ߦ͢Δ͜ͱɻ Bruce Jay Nelson. 1981. Remote Procedure Call. Ph.D. Dissertation. Carnegie Mellon Univ., Pittsburgh, PA, USA. AAI8204168. https://dl.acm.org/citation.cfm?id=910306
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