とても良い本が出ます 概要 構成 第1部：確率的で簡潔なデータ構造 第2部：ストリーミングデータ構造とアルゴリズム 第3部：外部記憶データ構造とアルゴリズム 具体的なコードは少な目 参考文献がしっかり書いてある 数式は最低限 図がモリモリ 翻訳版特有の情報 内容的な修正 カタカナ表記 検索のしやすさ 読む際のリズム 表現について 訳注について 音引きについて いきなりでごめんなさい（誤植情報） とても良い本が出ます 大規模データセットのためのアルゴリズムとデータ構造 作者:Dzejla Medjedovic,Emin Tahirovic,Ines Dedovicマイナビ出版Amazon 『大規模データセットのためのアルゴリズムとデータ構造』という本が7月26日発売に発売されます。原書はAlgorithms and Data Structures for Massive Datasetsとい
普段使うツールをRustで作る場合、コマンドラインベースのものが多いと思います。それでも、Rustを使ってデスクトップアプリを作ることもできます。今回は、実績のあるGUIツールキットの「Tcl/Tk」をラップしたクレートを使って簡単なGUIを作成してみましょう。 Rustで単位変換ツールを作ったところ GUIツールキット「Tcl/Tk」のインストール Rustのライブラリを集約したcrates.ioを見ると、多くのGUIライブラリが存在します。Rustはさまざまな環境で動作することを想定していることもあり、「これこそGUIの定番」というものはありません。多くの選択肢があり、用途に応じて使い分けるのが正しい作法です。 WebブラウザベースのTauri、ゲーム開発と相性の良いegui、GTK+を利用するGTK-rs、Tcl/Tkをラップしたライブラリのtcl/tkなど、いろいろなクレートがあり
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Implementing Nearest-Neighbour Recommendations in Ruby 原文公開日: 2023/08/28 原著者: Domhnall Murphy 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 参考: 最近傍法 - Wikipedia Webのユーザーに関連度の高いコンテンツを自動的におすすめする機能は、Webの多くの機能を成功に導くうえで欠かせません。そのために多種多様な手法が利用されており、最大規模のWebサイトや企業では、非常に高度な技術を取り入れて推奨機能を最適化しています。本記事では、基本原理に基づいた効果的な推奨システムをRubyで構築する方法について解説します。 🔗 はじめに 以前の記事では、距離測定を導入してRubyで実装する方法を紹介しました。そのときに、それらの距離測
こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発している id:shiba_yu36 です。 僕は今年の2月にclusterというサービスでウィークリーランキングの機能を担当しました。clusterではユーザーが自由にゲームやアート作品などの3Dコンテンツを作りアップロードでき、そのコンテンツを複数人ですぐ遊べます。その中から人気のコンテンツを探しやすくするため、週間ランキングを開発しました。 この機能開発時に、実装をする前にPMとデータを見て試行錯誤しながら、ウィークリーランキングの目的を満たすシンプルなアルゴリズムを決めるという工夫をしました。このやり方によって、最小限の実装工数で目的を満たすランキングアルゴリズム実装を行えました。 そこで今回は実装前にどのような流れでアルゴリズムを決定していったかを書いていきたいと思います。同じような機能開発を行っていてPMとどう連携する
鉄道・道路・電力などあらゆる種類のネットワークについて最小のコストで最大のトランスポートフローを最高速で計算できるアルゴリズムが爆誕
スイス連邦工科大学チューリッヒ校のラスムス・キン氏率いる研究チームが鉄道、道路、電力など、あらゆる種類のネットワークにおいて最小のコストで最大の輸送フローを計算するほぼ完璧なアルゴリズムを作成しました。計算速度は、「数学的にこれ以上は不可能」という速さだとのことです。 Researchers at ETH Zurich develop the fastest possible flow algorithm | ETH Zurich https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2024/06/researchers-at-eth-zurich-develop-the-fastest-possible-flow-algorithm.html 輸送フローアルゴリズムとは、例を挙げると東京から大阪までできるだけ多くの商品を輸送できる最速かつ最安
Ruby: 機械学習などで使われる距離測定アルゴリズムをRubyで実装する（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Common Distance Metrics Implemented in Ruby 原文公開日: 2023/07/22 原著者: Domhnall Murphy 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 metricsの訳語は原則として「測定」としています。 機械学習や人工知能の分野は、基本的に2点間の距離（distance）を測定する機能に依存しています。本記事では、よく用いられる測定方法のいくつかを紹介し、それらの解釈について説明するとともにRubyで実装する方法を示します。 🔗 はじめに 機械学習がらみのタスクの多くは、エンティティを「特徴（features）のセット」という観点で記述することから始まります。 たとえばテキストベースの学習タスクであれば、おそらく語（word）ごとの出現頻度が特徴となるでしょうし、
米OpenAIは7月17日（現地時間）、LLMの出力の信頼性と透明性を向上させるための新しいトレーニング方法を紹介する論文（PDF）を公開した。AIによる回答が本当に正しいのか、人間が理解しやすくするための取り組みだ。 このトレーニング方法は、「Prover-Verifier Games（証明者ー検証者ゲーム）」と」呼ばれるゲーム理論に基づいている。おおまかに説明すると、賢い「証明者」と証明者よりはるかに能力の低い「検証者」を用意し、証明者に問題を解決させ、その解決方法を検証者にも理解できるように説明させる。このトレーニングを繰り返すことで、証明者は説明能力が向上し、検証者は解決方法の問題点を見つける能力が向上する。 論文では小学校の算数の回答を判断する設定でトレーニングする方法を紹介している。 論文では、この方法によって、3つの成果が得られたとしている。 まず、読みやすさとパフォーマンス
生成AIの業務活用のカギはRAG、AIはアルゴリズムから「World Model」へ─専門家が説く現状と将来 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ インタビュー ＞ 生成AIの業務活用のカギはRAG、AIはアルゴリズムから「World Model」へ─専門家が説く現状と将来 AI AI記事一覧へ [インタビュー] 生成AIの業務活用のカギはRAG、AIはアルゴリズムから「World Model」へ─専門家が説く現状と将来 米ガートナー バイスプレジデント アナリスト アンソニー・ムレン氏 2024年7月25日(木)田口 潤（IT Leaders編集部） リスト 生成AIが画期的な技術であることは論を要しない。だれもが簡単に利用でき、文書の作成や要約、翻訳、問い合わせへの回答、アイデア出し、表や図形・画像の自動作成など、さまざまな処理を高いレベルでこなしてくれる。半面、進化の最中にある技術であり、平気で間違えることもあって、業務で効果的に活用するのはそれなりに難しい。企業
ウォール街の為替トレーダー、アルゴリズムで代替可能－新時代に突入 William Shaw、Alice Atkins
SNSでレッドを一点投入するコーデが流行ると、皆が揃って赤いタイツやシューズをワンポイントにしたファッションを披露し始める。インスタグラムで1970年代風のブラウン系カラーパレットがオールブラックに取って代わると、皆が揃ってブラウンを身につけ始める。私たちのタイムラインには毎日、全く同じ画像が流れてきていて、それを皆一様に消費しているのではないか。最近、スキニーデニムがカムバックしているという名目で、必ずと言っていいほど投稿されている2000年代初頭のケイト・モスの写真を見ながら、ふとそう思った。そして、この原稿を書いている時点では「スキニージーンズ 復活」という検索ワードが正しくピークに達していて、間もなく誰ものワードローブに定番アイテムとして不死鳥のごとく蘇ることだろう。 今日は“モッブワイフ”や“トマトガール”といった極めて短命なファッショントレンドでさえ破竹の勢いを見せ、その人気と
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大規模データセットのためのアルゴリズムとデータ構造 - カメヲラボ
Rustで有名アルゴリズムに挑戦(20) RustとTcl/TkでGUIアプリを作ろう
Ruby: 最近傍法による推奨アルゴリズムを実装する（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
実装前にPMとデータを見ながらランキングアルゴリズムを決定する - Cluster Tech Blog
OpenAI、AIに人間にも分かりやすく説明させるアルゴリズムを提案
ウォール街、アルゴリズムが為替トレーダーも代行－急速に自動化進む
アルゴリズム化するファッショントレンド。私たちはなぜ、同じような服を着るようになったのか
Amazon.co.jp: 大規模データセットのためのアルゴリズムとデータ構造 (Compass Algorithms): Dzejla Medjedovic (著), Emin Tahirovic (著), Ines Dedovic (著), 岡田佑一 (翻訳): 本
