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  • 次元削減、局所性鋭敏型ハッシュ――コンピュータサイエンスは美しい

    次元削減、局所性鋭敏型ハッシュ――コンピュータサイエンスは美しい:Go AbekawaのGo Global!~Tyler McMullen(前)(1/3 ページ) グローバルに活躍するエンジニアを紹介する本連載。今回はFastlyのCTO、Tyler McMullen(タイラー・マクマレン)さんにお話を伺う。高校生のころはアーティストになりたかったタイラーさん。そんな同氏を引き留め、エンジニアの道に導いたのはある先生の一言だった。 国境を越えて活躍するエンジニアにお話を伺う「Go Global!」シリーズ。今回はFastlyのCTO(最高技術責任者)、Tyler McMullen(タイラー・マクマレン)さんにお話を伺った。ゲームやレゴなどパズル的なものが大好きな少年は「ゲームジニー」でプログラミングの世界に足を踏み入れる。 聞き手は、アップルやディズニーなどの外資系企業でマーケティングを担

      次元削減、局所性鋭敏型ハッシュ――コンピュータサイエンスは美しい
    • RumaleにHessian Eigenmapsによる次元削減を追加した - 洋食の日記

      はじめに 最近、Rumaleのリリース記事を書くことをすっかり忘れていた。最近リリースしたv0.28.1では、多様体学習の非線形次元削減手法であるHessian Eigenmaps(a.k.a. Hessian Locally Linear Embedding, HLLE)を実装した。HLLEは、各点の十分に小さい近傍では、多様体上の近くの点までの測地線距離が、対応するパラメータ点間のユークリッド距離と同一となるという、Local isometryをもとにデータ分布の構造を捉える。 Donoho, D. L., and Grimes, C., "Hessian eigenmaps: Locally linear embedding techniques for high-dimensional data," In Proc. Natl. Acad. Sci. USA, vol. 100,

        RumaleにHessian Eigenmapsによる次元削減を追加した - 洋食の日記
      • 外国籍エンジニアインタビュー米国のタイラーさん前編 「次元削減、局所性鋭敏型ハッシュ――コンピュータサイエンスは美しい」(@IT) - Yahoo!ニュース

        国境を越えて活躍するエンジニアにお話を伺う「Go Global!」シリーズ。今回はFastlyのCTO(最高技術責任者)、Tyler McMullen(タイラー・マクマレン)さんにお話を伺った。ゲームやレゴなどパズル的なものが大好きな少年は「ゲームジニー」でプログラミングの世界に足を踏み入れる。 小さいころからPCがある環境だったのですね 聞き手は、アップルやディズニーなどの外資系企業でマーケティングを担当し、グローバルでのビジネス展開に深い知見を持つ阿部川“Go”久広。 シスコは第2のふるさと阿部川 “Go”久広(以降、阿部川) ご出身は米国のペンシルベニア州でしたね。 Tyler McMullen(タイラー・マクマレン、以下タイラーさん) はい。ペンシルベニア州の州都であるハリスバーグで生まれました。21歳まではそこで暮らしていました。以後、バーモント、ボストンへと移り、現在住んでいる

          外国籍エンジニアインタビュー米国のタイラーさん前編 「次元削減、局所性鋭敏型ハッシュ――コンピュータサイエンスは美しい」(@IT) - Yahoo!ニュース
        • ホテルの評価値の次元削減をする - Qiita

          はじめに 本記事では、Pythonで特異値分解を行い、ホテルの評価値データの次元削減を行います。使用するデータは以前紹介した記事Pythonでじゃらんの口コミをスクレイピングするで取得したものになります。 環境 python 3.10.4 Windows 11 Home 次元削減とは 教師なし学習の1つで、多次元のデータをなるべく情報を失わないように低次元のデータに変換することです。データを要約して全体像を分かりやすくことができます。今回使用する特異値分解はこの次元削減の手法の1つになります。 データの構造 今回使うデータは以下のような構造になっています。 index 部屋 風呂 料理(朝食) 料理(夕食) 接客・サービス 清潔感 見出し 本文

            ホテルの評価値の次元削減をする - Qiita
          • マトリョーシカ・レトリーバーとは?次元削減で検索が早くなる!

            OpenAIのAPIに次元削減という機能がつきました。 dimensionsというキーに次元数を指定すると、その次元に削減ができます。 openai.embeddings.create({ model: 'text-embedding-3-large', input: 'The cat chases the mouse', dimensions: 1024, # 1024まで次元削減する }) ちなみにdimensionsを指定しないとフルサイズで埋め込みが作成されます。 このオプションについてLangChainが記事を出していたので解説します。 埋め込みとは文章、画像、動画などの類似度を得ることができるベクトル表現です。 物の位置を知るためにX,Y,Z軸の3軸で表現しますが、これは3次元のベクトル表現です。 埋め込みベクトルはこれが数千とか数万になります。 [-0.023972103,

              マトリョーシカ・レトリーバーとは?次元削減で検索が早くなる!
            • 次元削減、局所性鋭敏型ハッシュ――コンピュータサイエンスは美しい

              タイラーさん 一番はやはり数学ですね。ただ私が通った高校は米国の中でもユニークな教育を行う学校でした。数学や歴史、地理などアカデミックな教科ももちろんありましたが、アーティストになりたい人のためのアート講座などがあり、私は情報技術を選択しました。 実は当時私はアーティストになりたかったのです。稚拙ではあったとは思いますが、そのときは絵を描くことに情熱を注いでいましたから、当初はアートクラスを選ぶつもりでした。しかし、選択を登録する締め切りの間際になって、情報技術の先生が私のところに来てこう言ったのです。「タイラー。君は既に幾つものプログラミング言語を操れるし、アプリケーションだって作れる。それなのになぜ、他のクラスを選ぶのか、私のクラスに来なさい」と。最終的には先生の意見に従うことにしました。 阿部川 すごく期待されているじゃないですか。それに、アーティトになりたかったことは現在のタイラー

                次元削減、局所性鋭敏型ハッシュ――コンピュータサイエンスは美しい
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