概要 一昨年くらいに書いて社内サイトに放置していましたがせっかくなので公開します. ほぼ以下のスライドの訳です (構成を結構変えているので翻訳というより翻案?) HJvanVeen の "Feature Engineering" https://www.slideshare.net/HJvanVeen/feature-engineering-72376750 このスライドは網羅性ならばちょっとした書籍よりも充実していると思います. しかしスライドなのでかなり簡素な記述でわかりにくい箇所も多いです. そこで補足説明を適宜補ったり, おかしいと思った点にはツッコミを入れたりしていますが, もとの発表を聞いていないため意図を誤解している可能性もあります. 1つ1つのトピックの詳細については, ググってすぐわかるレベルのことは基本的に書いていませんし補足もしません. あまり情報がないものやわかりに
目次
1 データサイエンス 1-0 データサイエンスの仕事 1-0-1 データ分析の仕事 1-0-1-1 データ分析の基本 1-0-1-2 バッドデータのデータ分析 1-0-1-3 ダークデータのイメージ 1-0-2 データサイエンスの数理 1-0-3 データサイエンスのソフト 1-0-4 データサイエンスの独り歩き 1-0-4-1 データの独り歩き 1-0-4-2 方法の独り歩き 1-0-5 データサイエンスの不可能性 1-1 統計学 1-1-0 ビッグデータの統計学 1-1-1 正規分布と、その他 1-1-1-1 正規分布から作られる分布 1-1-1-2 極値統計 1-1-1-3 チェビシェフの不等式 1-1-1-4 比例分散 1-1-2 統計量 1-1-2-1 平均値と中央値 1-1-2-1-1 平均値の意味の使い分け 1-1-2-2 標準偏差（ばらつきの尺度） 1-1-2-2-1 標準誤
社内ランチ会のグループ分けを遺伝的アルゴリズムで最適化してみた - Insight Edge Tech Blog
Introduction こんにちは、データサイエンティストの善之です。 Insight Edgeでは社内のコミュニケーション活性化を目的として定期的にシャッフルランチを開催しています。 企画の全体像については以前ntさんに投稿いただいた 社員同士の距離を縮める！シャッフルランチ会開催レポート をご覧ください。 今回は、ntさんの記事で詳しく触れていなかった「グループ分けを最適化するアルゴリズム」の詳細をご紹介したいと思います。 目次 実現したいことと課題 要件の整理 アルゴリズムの概要 Pythonで実装 実行結果 引き継ぎのためにStreamlitでUIを作成 まとめ 実現したいことと課題 ランチ会の目的は以前の記事にも記載の通り、コミュニケーション活性化のために社員同士の接点を増加させることでした。 したがって、普段あまり接点がない人どうしをランチ会でできる限り巡り合わせることが最大
『がんばれ森川くん2号』など手がけた“ゲーム×AIの先駆者”森川幸人に訊く 「生成AIとゲーム」の理想的な関係って？ 今日の世界において、もはや生成AIの話題を耳にしない日はない。 2022年にテキストから画像を生成するAI『Mid Journey』のオープンベータ版が公開されたのち、同年11月には『ChatGPT』が無料公開された。テキストを入力するだけでこれまでに無いくらい自然な応答文が返ってくるという革新性に多くの人が刺激を受け、一気に「AI」を巡る開発競争に火が着いた。 その活用はチャットボットから深層学習を活用した機械制御まで、ありとあらゆるジャンルに広がりつつある。そして、「生成AI×ゲーム」という組み合わせも、いま注目されている分野のひとつだ。今後、同分野はどのような進化を遂げるのだろうか？ 各ジャンルのAIに詳しい方々に話を聞く特集『生成AIとカルチャー』。今回は『がんばれ
TVMでyolo v3を速くしてみる
こんにちは。NTTの森永です。 皆さん、TVMはご存知ですか？TVMは、深層学習コンパイラと呼ばれるソフトウェア群の一つで、学習済みの深層学習モデルをエッジデバイスからサーバまで様々な環境に最適化しdeployすることに特化したコンパイラです。昨年Apacheプロジェクトに採用されるなど、注目度が高いOSSで、弊社でも何人かの社員がTVMに貢献しています。 TVMの概念図TVMというと、関数型言語に影響された内部実装や独特なコードの書かれ方から難しいイメージが持たれがちですが、使ってみる分には結構簡単です。みなさんにが気軽に試せるよう、本記事は基本的な使い方のチュートリアル的な意味合いで、TVMを使い推論モデルを高速化していく手はずを紹介したいと思います。 今回はGluonCVのYolo v3を高速化してみます。というのも、社内の別チームから、TVMでGluonCVのYolo v3を動かし
はじめに マテリアルズインフォマティクスに関するニュースや記事をまとめていきます。機械学習やDX関係の内容も含みます。 ※マテリアルズインフォマティクス関係の内容を他にも投稿していますので、よろしければこちらの一覧から他の投稿も見て頂けますと幸いです。 2023年6月 ハミガキの組成開発期間を約半分に短縮 データサイエンスと研究員の知見を融合した新たな実験手法を確立 ライオンは製品の組成開発での活用を目的にマテリアルズインフォマティクスを用い、研究員の知見を取り入れたデータ駆動型の実験計画手法を新たに確立し運用を開始。本手法をハミガキの組成開発に応用したところ実験回数を大幅に削減し、想定の約半分の期間で開発を完了。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000039983.html 【化学×AI】データケミカル、ISO27001およびISO
色々やってみたのでそれのまとめです。 この記事は、botter初心者とその他botter界隈に限らないPythonを用いた仮想通貨の自動売買に興味のある有象無象森羅万象の人間のために書いているわけではないです。ご自身の判断で参考にしたりしなかったりなさってください。 コードは参考です。間違えてるかもしれないです。 なお、独自のポエミーアレンジにより、かなり読みにくくなっておりますがよろしくお願いします。 参考 このnoteはrichmanbtcさんのこちらのチュートリアルがもとになっています。 指値考えてみた チュートリアルでは窓14のATR*0.5をcloseからの指値の幅として使っていました。 ATRとは 高値と安値の差の指数平滑平均らしいです。 指値作成案指値の幅を0.5から変えてみる。 このATRを平均足に適用して指値を作ってみる。 実体だけの足の平均で作ってみる。 上下のヒゲの長
動きが生命をつくり、錯覚が知能をつくる
動きが生命をつくり、錯覚が知能をつくる 2022.03.21 Updated by Ryo Shimizu on March 21, 2022, 10:30 am JST 東京大学の池上高志先生が上梓した「動きが生命をつくる」という本がある。 僕の周囲のエンジニア界隈では非常に話題になった本で、内容としては人工生命の起源から現在までを俯瞰した論文をまとめたもの。 池上先生といえば、人工生命研究の第一人者として知られている。 ところが、人工生命という言葉は、人工知能ほどには知られていない。 人工知能というのはよく漫画や映画に出てくるが、人工生命という言葉はあまりそういうものに出てこない。 ただ、実は我々はごく日常的に人工生命の研究成果を応用したものを目にしている。 たとえばゲームやテレビ、映画などで頻出する、キラキラした光の粒が意味ありげに動くような動き。 ハリウッド大作に登場する無数の動物
前のページへ 1|2 ※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています おすすめ記事 おねぇさぁぁぁぁぁん！ 日本科学未来館のアニメに狂気が宿っていると話題に 「遺伝的アルゴリズム」でエッチな画像を作る紳士的実験が注目集める 抽象的な図形が学習の末におっぱいへ進化 Googleが検索アルゴリズムを変更 「品質の低いサイト」の検索順位を下げ、オリジナル記事を上位に advertisement 関連記事 おねぇさぁぁぁぁぁん！ 日本科学未来館のアニメに狂気が宿っていると話題に それでもね。私はみんなに「組み合わせ爆発のすごさ」を教えたいの！ 止めないで！ 「遺伝的アルゴリズム」でエッチな画像を作る紳士的実験が注目集める 抽象的な図形が学習の末におっぱいへ進化 不特定多数が思う「エッチの概念」を集めてエッチな画像を作ろうという壮大な試み。 Googleが検索アルゴリズムを変更 「品質の低
みなさんポケットモンスター ソード&シールドやってますか?私は開会式に参加したところで中断しており、まだバッジ0個です。 さて、ポケモンを愛する皆さんであれば、一度はポケモン名でいろは歌を作りたいと思ったことがあるはずです。つまりどういうことかというと、ア〜ンまでのカタカナ45音を重複なく一度ずつ利用したポケモン名の列挙をしたいということです。例えば、以下の１２体のポケモンの組み合わせは上記条件を満たしているので、いろは歌として成立しています。 ではこのような組み合わせが、初代〜ソード&シールドまでの890匹の全ポケモンで一体何パターン存在するのでしょうか。私は気になって夜も眠れません。そこでこの記事では、高速にポケモンいろは歌の全列挙を行うためのアルゴリズムと実装の考察を行います。 先行研究として、このようなポケモン名によるいろは歌生成は9-8. vcoptでポケモン「いろは歌」できるか
Generativeなソフトウェア
初出 — InterCommunication 2003年9月号 ここ最近，Generative Art，Generative Designといった言葉をよく耳にする．これらは，制作者によって定められたある種の自律性を持った「生成的な」プロセス（自然言語で書かれたルール，機械，そして典型的にはコンピュータソフトウェアなど）によって生み出されるアート，デザインとして定義される[1]．一般に作品などと呼ばれる生産物そのものではなく，作品を生み出すプロセスを作ることに制作者の主眼が置かれている点を特徴とする． 何らかの手続きに基づいて映像や音楽を生み出す行為自体は，モーツァルトの《音楽のさいころ遊び》 の例を挙げるまでもなく，それほど目新しいことではない．しかし，90年代以降，人工生命や遺伝的アルゴリズムなどの確率的・集合的アルゴリズム体系によって提示された従来の西洋科学にはないボトムアップな世
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HJvanVeenの『特徴量エンジニアリング』註解 - Qiita
『がんばれ森川くん2号』など手がけた“ゲーム×AIの先駆者”森川幸人に訊く 「生成AIとゲーム」の理想的な関係って？
【随時更新】マテリアルズインフォマティクスに関する最新動向まとめ - Qiita
richmanbtcさんのbot周りについて調べたり改造したりしたのでそれのまとめ｜ととめる
8時間を0.01秒に短縮 「アルゴリズムの素晴らしさが2分で分かる動画」が今すぐ勉強したくなる分かりやすさ
ポケモン名だけで作った「いろは歌」を高速に生成する(ビット演算+DFS+Go+GCP) - Qiita