【あなたのサイトは大丈夫？】アルゴリズムアップデート直前、CWV要点をもう一度おさらい！ - AppBrew Tech Blog
株式会社AppBrewでインターンをしている Sora (@sora)と申します。 お茶の水女子大学のM1で、自然言語処理を研究しています。AppBrewでは主にWeb版LIPSの開発をしています。 ところで、もうすぐGoogle検索のランキング要因にCore Web Vitalsが導入されますが、対策はしていますか？ 今回はCWV導入直前ということで、LIPSでどのように数値計測・改善したのか、小ネタをいくつかご紹介したいと思います！ SEO担当者さんの参考になれば嬉しいです。 そもそもCore Web Vitalsとは？ 継続的なパフォーマンス監視 SpeedCurve導入 CWV改善施策の例 CLSの改善 画像まわり 画像サイズの最適化 Cache-Controlの設定 大きすぎるページの改善 おわりに そもそもCore Web Vitalsとは？ ユーザーエクスペリエンス向上に重要
コミュニティ抽出とは簡単に言えばグラフにおけるノードのクラスタリング手法です。具体的なアルゴリズムとしてはGirvan–Newman法をはじめ様々なアルゴリズムが存在しますが、この記事では去年（2019年）提案された新しい手法について解説したいと思います[1]。 [1907.03993] Community Detection on Networks with Ricci Flow 話の元になっているのはこちらの論文で、グラフをリッチフローによって変形し、伸びたエッジを切断していくことでクラスタを求めるというアルゴリズムです。リッチフローという聞き慣れない言葉が出てきましたが、ちゃんと後で説明するので気にせず進めましょう。 まずは実際にグラフのクラスタリングを行う様子をアニメーションで見てみてください。 アルゴリズム自体はそれほど難しくありませんが、背景を含めて理解するためには2つの理論
「アルゴリズム」という言葉の由来は？
アルゴリズムという言葉はGoogle検索やSNSでの分析や、特定のタスクを実行して処理するプログラム、人工知能の開発などで私たちの生活に不可欠です。だれもが聞いたことある「アルゴリズム(Algorithm)」というワードがどこから来たのかという由来と歴史について、メルボルン大学でデジタルヘルスの研究員を務めるデビー・パッシー氏が解説しています。 Why are algorithms called algorithms? A brief history of the Persian polymath you’ve likely never heard of https://theconversation.com/why-are-algorithms-called-algorithms-a-brief-history-of-the-persian-polymath-youve-likely-n
GitHub - ajitid/fzf-for-js: Do fuzzy matching using FZF algorithm in JavaScript
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
エフゲニー・モロゾフが一刀両断「AIは人工的でもなければ知的でもない」 | アルゴリズムを精査するくらいなら、シェイクスピアを読め
「インターネット界の異端児」と呼ばれるテクノロジー評論家のエフゲニー・モロゾフ（39）は、AI（人工知能）のそれは人間の知能の域には達しないと断言する。さらに、「人工知能」という言葉を使うのをやめるべきだと訴える。 イーロン・マスクと、アップルの共同創業者のスティーブ・ウォズニアックは最近、AIシステム開発に6ヵ月間のモラトリアムを求める書簡にサインをした。その目的は、サインをした当事者たちが「AIサマー（夏）」と表現するものに適応するため、社会に時間を与えることだ。「正しいガードレールが設置される限り、最後は人類の利益になる」と彼らが信じているものである。このガードレールには、厳重に検査された安全プロトコルが含まれる。 賞賛に足る目的であるが、この6ヵ月を費やすのにもっと良い方法がある。公的な議論から「人工知能」という使い古されたラベルを引退させることだ。この用語が属しているのは、「鉄の
Twitterの投稿を表示する「タイムライン」と呼ばれるフィールドには、ユーザー自身の手で選んだ「フォロー」先の投稿のみを表示するものと、これにTwitterのアルゴリズムが選び出す投稿を加えて表示順をごちゃ混ぜにした「おすすめ」という2種類のタブがあります。一体Twitterはどういう仕組みでおすすめを選んでいるのかということについて、ニュースライターのライアン・ブロデリック氏が解説しました。 I put together a hypothesis about Twitter's For You algorithm and have used it twice now to get a tweet over 1,000 retweets (which is something I haven't been able to do since last November). *Very sa
1. はじめに 本記事では、2022年10月にNatureに掲載されたAlphaTensor[1]および関連分野を紹介します。AlphaTensorは「AIが行列積演算の新しいアルゴリズムを発見した」といううたい文句のもとSNSを中心に大きな話題となりました。具体的には、[1]でAIが”発見”したアルゴリズムのひとつでは2進数上の4×4の行列の積を47回の掛け算で計算することができ、これは[1]以前の最速49回(Strassenのアルゴリズム)を上回ったことになります。なお、Strassenのアルゴリズムの49回はその発見から[1]まで約50年間破られていませんでした。 「AIが新しいアルゴリズムを発見した」という広告ですが、実際は 「あるテンソルのよい分解方法を強化学習を利用して探索した」 といった方が正しいです。この 「あるテンソル」はその分解方法と「行列積のアルゴリズム」が自然と対応
はてブ人気コメント算出アルゴリズム変更と自由で公平な表現の場 ／ ʕ•̫͡•ʔワンクリック入力用Chrome拡張機能を作った件 - ドサンピン茶
目次 目次 はてブ人気コメント算出アルゴリズム変更と自由で公平な表現の場 ʕ•̫͡•ʔワンクリック入力用Chrome拡張機能を作った件 はてブ人気コメント算出アルゴリズム変更と自由で公平な表現の場 ここのところ、立て続けに表現の自由*1に関連して苛立ちを感じる出来事が続出することが続いており、なんだか私とても苛立っております（リアル鬼ごっこ構文） 具体的には、小林賢太郎氏の解任のキッカケになったアレとか、藤本タツキ氏の読切作品の登場人物に関するアレとかです。*2 表現の自由に関する個人的見解については以前記事を書いたことがありますので（ゾーニングは規制か？ - ドサンピン茶）今回は細かく語りませんが、個人がネットを介して群れとなることで公権力に比するパワーを持ち得る現代においては、こうした市民自身の手から表現の自由を保護するための新たな仕組み（法規制等）作りも真剣に検討する必要があるのでは
Algorithm Design with Haskellでアルゴリズムを学ぶ - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部のcbmkageです。 仕事でプログラムを書いていると、どうしたら期待通りに、かつ高速に動作するアルゴリズムが実装できるか、考えることがあります。 本記事では、アルゴリズムについて新たな視点を与えてくれる本「Algorithm Design with Haskell」を紹介します。 本記事はHaskell中級者向けです。Haskellの文法や、代表的なリスト操作関数を知っていることを前提としています。 はじめに Algorithm Design with Haskellとは 準備: 関数の同値関係 貪欲アルゴリズムのPART紹介 貪欲アルゴリズムとは 候補の生成と選択 貪欲アルゴリズムへの改善 まとめ 採用情報 Algorithm Design with Haskellとは Algorithm Design with Haskell 作者:Bird, Richard,Gib
Stable DiffusionやDALL-E 3などの画像生成AIでは、拡散モデルと呼ばれる生成モデルが使用されています。新たにアメリカのハーバード大学やタフツ大学、オーストリアのウィーン工科大学などの研究チームが、「拡散モデルは本質的に進化的アルゴリズムだ」と主張する論文を発表し、話題を呼んでいます。 [2410.02543] Diffusion Models are Evolutionary Algorithms https://arxiv.org/abs/2410.02543 Diffusion Models are Evolutionary Algorithms https://gonzoml.substack.com/p/diffusion-models-are-evolutionary This AI Paper Introduces Diffusion Evolution:
［GDC 2023］「グランツーリスモ7」でリアルな雲を表現したリアルタイム雲生成の秘密 ライター：西川善司 GDC 2023初日の米国時間2023年3月20日，3Dゲームグラフィックス関連のセッションを1日とおして行う「Advanced Graphics Summit」が行われた。このイベントは，「God of War」の開発元であるSanta Monica Studiosや，「グランツーリスモ7」（PS5 / PS4，以下，GT7）のポリフォニーデジタル，PS5版「Marvel's Spider-Man' Remastered」のPC版移植を担当したNixxes Software（関連記事），そしてGPU＆CPUメーカーであるAMDといった具合に，ゲームグラフィックスの世界では知られた企業からの講演者が講演を行うというものだ。 本稿ではその中から，ポリフォニーデジタルによる「Reali
Goで実現するAho-Corasick法によるNGワード検出アルゴリズム | CyberAgent Developers Blog
はじめに はじめまして、CyberAgentの26卒内定者として、株式会社QualiArtsで働いている masaです。 本記事では、内定者バイト期間中に実装したNGワード検出アルゴリズムと実装例をご紹介します。 NGワード検出が必要な理由 ゲームにおいて、ニックネームやコメントなど、ユーザーが入力する箇所が多く存在します。その際に、不適切な表現を検知し、入力させないことはコンプライアンス、ユーザー体験に非常に重要です。 要件 開発チームがゲームの設定やデバッグを行う管理画面では、以下2つを設定できるようにします。 拒否リスト NGワードの一覧で、ここにある単語が含まれているとNG 許可リスト 拒否リストに含まれていても、ここに含まれている単語はOK 例: 拒否リストにhoge、許可リストにhogefugaと設定されている場合、hogefugafooはOK 簡単なNGワード検出アルゴリズム
［CEDEC 2023］ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのようなものなのか。「タクティクスオウガ リボーン」のAI実装事例を紹介
［CEDEC 2023］ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのようなものなのか。「タクティクスオウガ リボーン」のAI実装事例を紹介 ライター：箭本進一 ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2023」では「『タクティクスオウガ リボーン』のAI実装事例」と題した講演が行われ，シミュレーションRPGにおけるAIがどのように状況を判断しているのかが明かされた。同作では地形に高低差があったり，様々な能力を持つユニットたちが他のユニットを守るべき状況が発生したりと，判断すべき項目が多岐にわたる。 企画者が望む振る舞いをAIにさせる手法について，スクウェア・エニックス 第一開発事業本部 ディビジョン5 プログラマーの長谷川 誠氏が語った。 スクウェア・エニックス 第一開発事業本部 ディビジョン5 プログラマーの長谷川 誠氏 ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのよ
PoSで本当にいいのか？
Ethereumのマージが迫っています。 PoSへの移行を見る前に、最後にPoSは今までの懸念を払拭できているか？このままPoSを主流にして良いのか冷静に考えてみましょう。 PoSには元々多くの懸念がありました。多くの理論的なアップグレードがされ、残された論点はビザンチン将軍問題や二重支払いに関するシステマティックな話よりも、公平性や一般的に言う非中央集権性の議論に移っているように思われます。 まず、第一に「PoSとPoWの比較」について考える時、重要なのはパラメータ(=実際の数字)です。実際の値について考えなければPoWとPoSの比較議論は、「女性に生まれる方が男に生まれるより幸せだと思う」くらいの解像度の議論になってしまい、最高級のお世辞を言っても「完全に世界最悪の時間の無駄ではない議論」程度の内容でしょう。例えば、極端な例で「年間100%以上インフレでスパコンを持ってないと参加不可能
ツイッターからXへ...もはや悲しい抜け殻に...イーロン・マスクのせいで「劣化」したこれだけの機能や要素
マスク率いるXは投稿の監視も広告も、ニュース提供も問題だらけ PHOTO ILLUSTRATION BY YUKAKO NUMAZAWAｰNEWSWEEK JAPAN; SOURCE IMAGES: NATHAN LAINEｰBLOOMBERG/GETTY IMAGES (MUSK), SHAUNL/ISTOCK (CLOUD), ILLUSTRATION BY DUNCAN1890/ISTOCK (BIRD) ＜衝撃の巨額買収、突然の名称変更──謎と混乱だらけの1年間に起きた劣化現象（といくつかのプラス面）を検証＞ 本人が望んだ結果ではなかった。それでも2022年10月28日、イーロン・マスクのツイッター買収は完了した。 この世界一、二を争う富豪が買収を提案したのは昨年春。約440億ドルで入札に成功したものの、数週間後には重大な間違いを犯したことに気付き、どうにかして買収合意を撤回
こんにちは、技術開発室の滝澤です。 前回（2021年7月）、『TLS証明書チェッカーcheck-tls-certの公開』というエントリーを公開しました。このcheck-tls-certを開発するにあたって、テスト用のPKI（Public Key Infrastructure、公開鍵基盤）を構築しました。 opensslコマンドを利用したPKI用のスクリプトを整備したのですが、開発当時ではOpenSSL 3.0の開発が進んでいることもあり、OpenSSL 3.0でも利用できるようにとドキュメントを読んでみると、「deprecated」（非推奨）の文字が散見されました。そのため、それを踏まえたスクリプトを書きました。この際に得られた知見を本記事で紹介します。 なお、2021年9月7日にOpenSSL 3.0.0がリリースされました。 本記事を1行でまとめると次のようになります。 OpenSSL
という2点が重要になってくることはご存じかと思います。このうち1番目の描画に関しては比較的簡単に行える最適化手法が色々とあるのですが、2番目に関してはネット上に情報がほとんどなく個人的には全くの手探りで行うしかありませんでした。 ただ最近になってようやく
GitHub - recuraki/cphb-ja: (JA)Competitive Programmer's Handbook
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
検索エンジンのMore-Like-Thisクエリとグラフアルゴリズムによる類似記事集約
米Twitterは5月5日（現地時間）、ユーザーが相手を傷つける可能性のある言葉を含む返信を投稿しようとすると、再考するよう促すプロンプトを表示する機能を、まずは英語設定のモバイルアプリで正式機能にすると発表した。 同社はこの機能を昨年5月5日からテストしてきた。初期のテストではアルゴリズムが不快な言葉と友好的な冗談の区別ができなかったが、過去1年で多数のフィードバックを集めて対処した結果、アルゴリズムが改善されたので正式リリースを決定したとしている。 Twitterによると、プロンプトが表示されると、34％の人が返信を修正するか、返信するのをやめたという。1度プロンプトを表示された人は、攻撃的な返信の作成が平均で11％減った。 アルゴリズムの改善では、ツイートした人とそのツイートに返信する人の関係性を考慮するようにした。例えば、2つのアカウントが頻繁にやり取りしている場合は、一般的に不快
AES-256 GCMに渡すkeyに、パスワードそのものではなく、鍵導出関数（PBKDF2など）で生成したハッシュ値を指定する理由は？
以前書いた、「あるデータをパスフレーズで暗号化し、公開ストレージ（URLが判明すれば誰でも読み取り可能）に暗号化ファイルの形式で保存し（期間は無期限）、あとからパスフレーズで復号して読み取るためのコード」を改修するため、「AES-256 GCM、または、ChaCha20-Poly1305を用いて、データを1つのパスフレーズを用いて暗号化するライブラリ」をTypeScriptで書こうと考えています。 この場合の要件は： 暗号化したデータは、第三者が自由に読み取り可能であり、その場合でも安全性を保つ必要がある 暗号化したデータは、無期限で利用される場合がある。したがって、短期間のみ用いるものではない 暗号化したデータには、パスフレーズを除く、復号に必要な情報がすべて含まれる。暗号化と複合に必要な秘密情報はパスフレーズのみ になります。例えるなら、Gitリポジトリ内で特定のファイルを暗号化するよ
基本情報、今ならやっぱPythonっしょ！「徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編 第2版」がよかった話 | DevelopersIO
ちゃだいん（@chazuke4649）です。 基本情報、初めての人が勉強するなら、やっぱ人気のPythonやないすか？ 先日、ひょんなことから基本情報の試験を受けてきました。その際、いわゆる2020年からの見直しで、Pythonが追加になったので、改めて勉強しようと本屋に向かったところ、ぴったりの本を見つけました。 それが 「徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編 第2版」です。 とても良い教材だと思ったのでご紹介します。 概要 タイトル： 徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編 第2版 著者： 瀬戸 美月（せと みづき）氏 株式会社わくわくスタディワールド代表取締役 発売日： 2021/5/20 発行所： 株式会社インプレス 本書は、基本情報技術者試験の選択プログラミング言語「Python」の対策書『徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編』の改訂第2版
はじめに映画化もされた「あなたの人生の物語」（映画化時のタイトルは「メッセージ」でした。監督はドゥニ・ヴィルヌーヴ）などの作品で知られるSF小説家であるテッド・チャン氏が最近著しく話題のChatGPTに関する解説をNEW YORKER誌に寄せました。 適切ではないかもしれない、としながらもChatGPTを非可逆画像圧縮であるJPEGに喩えた内容となっています。個人的にはAIの本質をついているような気もしました。 とても素晴らしい内容ですのでDeepLで翻訳し、若干おかしな訳に手を加えた内容を皆さんと共有します。（本文の改変はしていませんが、個人的に気になった箇所のみ太字としています。私見は訳注として与えております。） ChatGPT Is Blurry JPEG of the Web By Ted Chiang February 9, 2023 本文１2013年、ドイツのある建設会社の社員
浮動小数点数の文字列化（基数変換） | 雑記帳
動機付けと問題 計算機の内部では二進浮動小数点数が使われることが多い一方で、プログラムのソースコードやテキストベースのデータ形式（例：JSON）では十進小数が使われることが多い。 データのシリアライズ等で、内部的な二進浮動小数点数を十進小数に変換して、再度二進小数に戻すという操作が考えられる。この時、元々の二進小数の値が保持されることが望ましい。 有限桁の二進小数は原理的には有限桁の十進小数で表現できるが、指数部が大きかったり小さかったりすると仮数部の桁数も膨張するため実用的ではない。 そこで、基数変換の際に丸めが発生することを許容して、二進小数→十進小数→二進小数の変換が恒等写像となるようにしたい。ただし丸めの方法は最近接丸めであるとする。この時、 途中の十進小数の仮数部は何桁あれば十分か？なるべく短い桁数の十進小数を、正しい丸めで得るためのアルゴリズムはどのようなものか？ という問題が
This is an upcoming high performance computing book titled “Algorithms for Modern Hardware” by Sergey Slotin. Its intended audience is everyone from performance engineers and practical algorithm researchers to undergraduate computer science students who have just finished an advanced algorithms course and want to learn more practical ways to speed up a program than by going from O(nlogn)O(n \log
3つの要点 ✔️ 問題を単純で、変数の少ないものに変換する事を繰り返して解く ✔️ ニューラルネットワークによって関数同定問題を改善 ✔️ 既存のソフトウェアを上回る予測精度を達成 AI Feynman: a Physics-Inspired Method for Symbolic Regression written by Silviu-Marian Udrescu (MIT), Max Tegmark (MIT) (Submitted on 27 May 2019 (v1), last revised 15 Apr 2020 (this version, v2)) Comments: Published on arxiv. Subjects: Computational Physics (physics.comp-ph); Artificial Intelligence (cs.AI)
Daniel Lemire's blog Daniel Lemire is a software performance expert. He ranks among the top 2% of scientists globally (Stanford/Elsevier 2024) and is one of GitHub's top 1000 most followed developers. Menu and widgets
SantaとAHCと遺伝的アルゴリズム
DeNAの2023/2/21のDS輪講の発表資料です。
ED法と3値(+1,-1,0)のアイデアを元に新しい活性化関数(ExP2)を作ってGELU、ELUと性能比較してみた。MINIST精度 99.43%以上達成 - Qiita
追記 ELUとの比較を追加しました、金子さんのアイデアの凄さが明確に結果に出ています。 また最後にニューロンが正・負どちらに発火しているのか可視化したチャートも追加しました。 初めに 誤差逆伝播法を用いずに、興奮性・抑制性ニューロンの出力を調整することでニューラルネットワークの学習を進める金子さんの誤差拡散法はとても衝撃的でした。 しかし、誤差拡散法は現在広く使用されているニューラルネットワークのアーキテクチャとは互換性がないため、 今すでに利用されているニューラルネットワークに興奮性、抑制性ニューロンのアイデアを直接反映できません。 そのため、今の誤差逆伝播法の範囲内で興奮性・抑制性ニューロンの挙動を再現することを目的に新しい活性化関数ExPと改良型ExP2を作成しました。MINISTでのテストの結果、想像より良い性能が出たので公開します。 ExP(指数確率関数)の基本設計 ExPの基本
明らかに自社サービスのニーズが大きい市場がある。そこに目掛けてマーケティング戦略を考案し、実行まで落とし込みたいが、営業の人的リソースが足りない――。BtoC（消費者向け）、BtoB（企業向け）に関わらず、多くの企業にとって一度は経験がある状況ではないだろうか。諦めて自社のリソースに合ったサイズでマーケティング戦略を展開するか、営業担当者を大規模に採用するか。経営の選択肢は大きく2つに分かれる
同社は「日本で問われている問題の1つは、労働人口の減少と高齢化。AIの力を使って、人口構成の変化やその他の社会変化に対応しながら経済成長を促進する必要がある」と提言。一方、G7議長国として生成AIの議論のため「広島AIプロセス」を立ち上げるなど、AI問題に関する日本のリーダーシップや、模範的な行動に多くの国が期待しているとも指摘している。 関連記事 「このカップル、絵面が濃い」──オタ恋の“AI広告”が話題 運営「女性入会者数が3～7倍増えた」 そのワケは 肥満体形の男性と、女性のツーショット写真──そんな画像広告を展開するマッチングアプリ「オタ恋」のAI広告が話題だ。この広告掲載後には、男性は1.5～2倍程度、女性は3～7倍程度、入会者が増加したという。 「人を審査するAI」のリスクとは？ 現金給付アルゴリズムが“暴走”した世界銀行の事例 世界銀行は、貧困層向けの現金給付プログラムの受給
学生だけど正社員！Kaggler&競プロerの23歳アルゴリズムエンジニアにインタビュー | 株式会社AppBrew
こんにちは、AppBrew（アップブリュー）の阿部です。 今回インタビューでご紹介するのはProductGrowthチームでアルゴリズムエンジニアを務める平尾 礼央（ひらお れお）。 平尾は高専を卒業後、首都大学東京システムデザイン学部情報通信システムコースに編入。大学で自然言語処理を学ぶ傍ら、Kaggleの機械学習コンペで上位5%の成績を収め、競技プログラミングサイトAtCoderでは上位15%の成績である水色を獲得しました。 大学院に進学後、2020年の8月にAppBrewに正社員としてジョイン。以来、AppBrewのメインプロダクト「LIPS」にてアルゴリズム部分の機能開発を担ってきました。今回のインタビューでは入社のきっかけや学生と正社員の両立について聞いていきます。 ーーこれまでの経歴について簡単に教えてください。 シンガポールで生まれ、親の都合でパキスタンに行き小3まで過ごしま
Consistency Models: 1~4stepsで画像が生成できる、新しいスコアベース生成モデル はじめに こんにちは。 今回は、Yang Songさんをはじめとする拡散モデルの第一人者が新たに提唱する生成モデルである、Consistency Model（一貫性モデル） を説明します。 まだ実用レベルのpre-trained modelがリリースされているわけではなく、PoCの段階ですが、その成り立ちやデザインからして、のちに拡散モデルの正統進化版の1つとして広く受け入れられるものになる気がしています。 前置き Consistency Modelは拡散モデルと強すぎる結びつきがあり、拡散モデルをスコアベース生成モデル（Score-based Generative Model）として捉えることが議論の端緒となっていることから、話に追いつくまでには数多くの文脈があります。 特に、以下の
下記のイベントでLTした資料です。私はDay 1に「「俯瞰」可視化が情報探索・分析を変える」というテーマで発表しました。 データ可視化ショーケースイベント Data Visualization meetup 2022 https://peatix.com/event/3452708 「俯瞰…
2021/4/28 に東京大学で開催された＜AIセミナーシリーズ＞ 「Arm CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門」講演会で使用した資料になります。Read less
仕事や学業で人工知能（AI）の知識が必要なことが増えてきた。AIを支える中心的な技術が機械学習だ。本特集では、AIの歴史と全体像から基本的な機械学習アルゴリズムのPython実装までを幅広く解説する。 機械学習のアルゴリズムは難しい…という印象をもたれがちですが、基本的なアルゴリズムは比較的シンプルなので、それほど難しくありません。 そこでこのPart 3では、scikit-learnなどのAIライブラリを使わずに、Pythonで線形回帰とk平均法を実現する方法を説明します。これらのアルゴリズムの実装方法はいくつかありますが、ここでは基本的な仕組みがよくわかるように、簡易的な方法で実装することにします。 線形回帰を実装してみよう 線形回帰の中でも最もシンプルな「単回帰」を実装してみます。 単回帰では、最小二乗法を使って、散布図の各データからの距離の2乗の総和を最小にする直線の式を求めます（
TL;DR; We are changing std::sort in LLVM’s libcxx. That’s a long story of what it took us to get there and all possible consequences, bugs you might encounter with examples from open source. We provide some benchmarks, perspective, why we did this in the first place and what it cost us with exciting ideas from Hyrum’s Law to reinforcement learning. All changes went into open source and thus I can
Challenging algorithms and data structures every programmer should try
Austin Z. Henley Associate Teaching Professor Carnegie Mellon University Challenging algorithms and data structures every programmer should try 12/21/2022 See the discussion of this post on Reddit and Hacker News. Alright, so we are all spending our leisure time reading about algorithms, right? Well, back when I was a student, my algorithms courses regularly put me to sleep. This is unfortunate be
Suppose you have an array of floating-point numbers, and wish to sum them. You might naively think you can simply add them, e.g. in Rust: fn naive_sum(arr: &[f32]) -> f32 { let mut out = 0.0; for x in arr { out += *x; } out } This however can easily result in an arbitrarily large accumulated error. Let’s try it out: naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000]) = 1000000.0 naive_sum(&vec![1.0; 10_000_000]) = 1
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
グラフからコミュニティ構造を抽出する 〜リッチフローによるグラフの時間発展〜
Twitterの「おすすめ」はどういうアルゴリズムでツイートを選んでいるのかを解明
AlphaTensor :強化学習を利用した高速な行列積演算アルゴリズムの発見 - Qiita
初心者でもゲーム制作ができる！『Pythonではじめるゲーム制作 超入門 知識ゼロからのプログラミング＆アルゴリズムと数学』発売／プロのゲームクリエイターがわかりやすく解説した入門書【Book Watch/ニュース】
Stable Diffusionなどの画像生成AIに用いられる拡散モデルは「進化的アルゴリズム」だという主張
［GDC 2023］「グランツーリスモ7」でリアルな雲を表現したリアルタイム雲生成の秘密
OpenSSL 3.0のTLS証明書用プライベート鍵生成方法
【Unity】「八分木空間分割」と「Addressables」を使ってオープンワールドゲームを最適化する方法
検索エンジンのMore-Like-Thisクエリとグラフアルゴリズムによる類似記事集約
Twitter、相手を傷つけそうな返信の投稿前に再考を促す機能を正式に まずは英語版アプリで
ChatGPTはWebのボケたJPEGである｜Yossarian
Algorithms for Modern Hardware - Algorithmica
ファインマン物理学方程式を機械学習で発見する：AI Feynman
Compressing JSON: gzip vs zstd – Daniel Lemire's blog
三井住友カード、DM発送でAI活用 見込み客獲得率4.5倍 - 日本経済新聞
Microsoft、日本のAIガバナンスに関するレポート公開 「日本のリーダーシップを多くの国が期待」
Consistency Models: 1~4stepsで画像が生成できる、新しいスコアベース生成モデル
「俯瞰」可視化が情報探索・分析を変える
ARM CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門
ライブラリーに頼らずAIを自作、手を動かすことで理解が進む
Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond
Taming Floating-Point Sums | orlp.net
miku2.ht.gob.jp
asanohatunagi.hatenablog.com
sakurai-shogi.com
www.nikkei.com
www.kantei.go.jp
matomedane.jp