Open Sourcing Photon ML
Machine learning is a key component of LinkedIn’s relevance-driven products. We use machine learning to train the ranking algorithms for our feed, advertising, recommender systems (such as People You May Know), email optimization, search engines, and more. For an in-depth example, check out these posts (part one and two) on how LinkedIn applies machine learning for ranking the feed. These algorith
リクルートテクノロジーズ、機械がパラメータを自動チューニングする仕組みを実現
リクルートテクノロジーズは2月25日、大量の画像データを機械学習モデルにより解析する仕組みを開発し、リクルートグループのサービスへと実装したと発表した。 同社によると、機械学習によるビッグデータ活用の一環として、機械学習モデルの精度向上の自動化に取り組んでおり、2015年12月から2016年1月にかけて約10日間、既存の機械学習モデルにおいて数万回のチューニングを自動で行い、約3％の精度向上を実現したという。 同社はこれまで、ディープラーニングを活用した独自の画像解析システムを構築し、リクルートグループのサービスに実装している。たとえば、リクルートライフスタイルが提供する「ホットペッパービューティー」のネイルデザインの類似画像判別や、キュレーションメディア「ギャザリー」において不適切な画像を校閲する機能などに活用している。 同社はシステム運用のさらなる効率化を目指し、画像解析における判別精
Google’s Deep Learning Machine Learns to Synthesize Real World Images
Google’s Deep Learning Machine Learns to Synthesize Real World Images Give Google’s DeepStereo algorithm two images of a scene and it will synthesize a third image from a different point of view. Google Street View offers panoramic views of more or less any city street in much of the developed world, as well as views along countless footpaths, inside shopping malls, and around museums and art gall
「機械学習：技術的負債の高利子クレジットカード」のまとめ
2. 元の論文 ● Title: “Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt” ● Authors: D. Sculley and Gary Holt and Daniel Golovin and Eugene Davydov and Todd Phillips and Dietmar Ebner and Vinay Chaudhary and Michael Young ● Year: 2014 ● Venue: SE4ML: Software Engineering for Machine Learning (NIPS 2014 Workshop) ● http://research.google.com/pubs/pub43146.html ● Abstract: Machine learnin
Deep Learning Bibliography | Memkite
DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning Bibliography by: Amund Tveit*, Torbjørn Morland and Thomas Brox Røst memkite.com – Deeplearning.Education *Email: amund@memkite.com – @atveit Abstract DeepLearning.University is an annotated bibliography of recent publications (2014-) related to Deep Learning. If you have suggestions to improvements of this bibliography please send us an email o
都立大 自然言語処理研究室 - 自然言語処理が学べる研究室
2023年3月をもちましてこちらのページの更新を停止します。ご活用いただき、ありがとうございました。 自然言語処理を学ぶことができる研究室をリストアップします。自然言語処理の研究をしている（= 国内では言語処理学会を主な研究発表の場所としている）教員が2名以上いる大学が対象です（私立大学は早稲田大学と法政大学と豊田工業大学です）。うち、教員が1研究室で3人以上いるのは北大荒木研、東北大乾研、筑波大山本研、東工大奥村研、名大外山研、京大黒橋研、NAIST中村研（ただし中村先生定年のため2022年現在募集停止）、NAIST渡辺研、NAIST荒牧研です。教員が1人だけしかいない研究室と、3人以上いる研究室（特に博士後期課程の在学生が多いところと）は質的にも量的にも違うと思いますので、博士後期課程に進学するつもりの人は、少なくとも1カ所はそれらの研究室を見学したほうがよいでしょう。博士前期課程から
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http://mlconf.com/ml-conf-2013-speakers/
GitHub - myui/hivemall: Scalable machine learning library for Apache Hive/Spark/Pig
https://mail-archives.apache.org/mod_mbox/hbase-user/
https://mail-archives.apache.org/mod_mbox/hadoop-zookeeper-user/