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不均衡データ分類問題をDNNで解くときの under sampling + bagging 的なアプローチ - BASEプロダクトチームブログ
はじめに こんにちは、Data Strategy所属の岡です。グループ会社BASE BANKで分析/モデリングなども兼務しています。 テキストデータを特徴量にもつ不均衡データ分類問題をDNNで解きたくなった際、下記の論文を参考にしたのでその内容を紹介します。 https://users.cs.fiu.edu/~chens/PDF/ISM15.pdf 不均衡データ分類問題ってなに？ 何かしらのカテゴリを機械学習などで分類予測しようとする際、カテゴリごとのデータ件数に偏りがある、特に正例のデータが極端に少ないケースで予測精度が上がりにくい、という問題をこのように呼んでいます。 例: 不正決済と正常な注文、不正商品と健全な商品、がん患者と正常な患者 普通はどうやって対処するの？ ベースとなるアプローチは下記3つにまとめられます。 アプローチ 内容 デメリット アンダーサンプリング 多数派データを
Annotated Research Paper Implementations: Transformers, StyleGAN, Stable Diffusion, DDPM/DDIM, LayerNorm, Nucleus Sampling and more
This is a collection of simple PyTorch implementations of neural networks and related algorithms. These implementations are documented with explanations, and the website renders these as side-by-side formatted notes. We believe these would help you understand these algorithms better. We are actively maintaining this repo and adding new implementations. for updates. Translations English (original)
Publication Date: 2023/08/08 1:00 PM PDT AWS is aware of CVE-2022-40982, also known as “Gather Data Sampling” (GDS) or “Downfall”. AWS customers’ data and instances are not affected by this issue, and no customer action is required. AWS has designed and implemented its infrastructure with protections against this class of issues. Amazon EC2 instances, including Lambda, Fargate, and other AWS-manag
GitHub - mstange/samply: Command-line sampling profiler for macOS and Linux
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GitHub - felixge/fgprof: 🚀 fgprof is a sampling Go profiler that allows you to analyze On-CPU as well as Off-CPU (e.g. I/O) time together.
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「Radeon Software」が「AMD Software Adrenalin Edition」に名称変更。超解像技術「Radeon Super Sampling」を新たに導入
「Radeon Software」が「AMD Software Adrenalin Edition」に名称変更。超解像技術「Radeon Super Sampling」を新たに導入 ライター：米田 聡 2022年3月17日，AMDは，同社製GPU向けのドライバソフトウェア「AMD Software Adrenalin Edition 22.3.1」（以下，Adrenalin 22.3.1）をリリースした。 これまで，Radeon向けドライバソフトウェアの名称は「Radeon Software Adrenalin Edition」であったが，今バージョンから「AMD Software Adrenalin Edition」に変更された。AMDによると，たとえばCPUのオーバークロック機能やワンクリックオーバークロックなど，GPU以外の機能も実装するようになったこともあり，より広い用途に向けたソ
(L) De La Soul. Photo via publicist. (R) Yung Gravy. Photo by Theo Wargo/Getty Images for MTV/Paramount Global. Sampling might have become prevalent in almost every genre, but it’s a foundational cornerstone of hip-hop. Even beyond the music itself, rap is constantly remixing culture: giving new definitions to existing words, or mashing up fashion trends and putting them in a new context. At its r
Sampling v. tracing
Perf is probably the most widely used general purpose performance debugging tool on Linux. There are multiple contenders for the #2 spot, and, like perf, they're sampling profilers. Sampling profilers are great. They tend to be easy-to-use and low-overhead compared to most alternatives. However, there are large classes of performance problems sampling profilers can't debug effectively, and those p
JVNVU#97139173 Intel 製 CPU の投機的実行機能に対するサイドチャネル攻撃 (Vector Register Sampling、L1D Eviction Sampling) Intel 製 CPU の投機的実行機能には、サイドチャネル攻撃により情報が漏えいする複数の脆弱性 (Vector Register Sampling、L1D Eviction Sampling) が存在します。
Tail Sampling Processorを使ってAPMの使用量を効率化しよう - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Google Cloudでオブザーバビリティの担当をしているものです。このエントリーはOpenTelemetry Advent Calendar 2022の2日目の記事です。1日目は @katzchang の「OpenTelemetry Collectorでログファイルの更新を取り込む」でした。 さて、みなさんは分散トレースを活用しているでしょうか。分散トレースはマイクロサービスアーキテクチャのみならず、モノリスなシステムにおいてもレイテンシーのボトルネックを発見する上で有用なテレメトリーです。まだ活用されていないという方はぜひ活用していきましょう！ 分散トレースのサンプリング 活用されているみなさまにおかれましては、分散トレースの取得において、トレースのサンプリング方法について頭を悩ませていることと思います。テスト環境などではサンプリングレートを100%にして、あら
GitHub - xjdr-alt/entropix: Entropy Based Sampling and Parallel CoT Decoding
Entropy Based Sampling and Parallel CoT Decoding The goal is to use entropy to make context aware sampling. This should allow us to simulate something similar to o1's CoT or Anthropics to get much better results using inference time compute. This project is a research project and a work in process. Its comprised of an inference stack, the sampler, and a UI (future). Please reach out to me on X if
GitHub - reliforp/reli-prof: A sampling profiler or a memory profiler for PHP written in PHP, which reads information about running PHP VM from outside the process. You can find performance bottlenecks or memory leaks of your scripts without changing the
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🇺🇸 Freedom Is Not Free 🇺🇸 on Twitter: "Here is a sampling of Antifa mugshots from Portland. Surprised? Thoughts? https://t.co/R334HlvGtd"
Here is a sampling of Antifa mugshots from Portland. Surprised? Thoughts? https://t.co/R334HlvGtd
GitHub - Kosinkadink/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved: Improved AnimateDiff for ComfyUI and Advanced Sampling Support
Download motion modules. You will need at least 1. Different modules produce different results. Original models mm_sd_v14, mm_sd_v15, mm_sd_v15_v2, v3_sd15_mm: HuggingFace | Google Drive | CivitAI Stabilized finetunes of mm_sd_v14, mm-Stabilized_mid and mm-Stabilized_high, by manshoety: HuggingFace Finetunes of mm_sd_v15_v2, mm-p_0.5.pth and mm-p_0.75.pth, by manshoety: HuggingFace Higher resoluti
はじめに 不均衡なクラス分布を持つデータセットは、機械学習のタスクでよく遭遇します。例えば、クレジットカード詐欺の検出では、正常な取引（ネガティブクラス）と詐欺取引（ポジティブクラス）の間で極端な不均衡があります。このような状況では、多数クラスの学習が優先され、少数クラスの学習が十分に行われないことがあります。これに対する対策の一つとして、ランダムオーバーサンプリングがあります。 ランダムオーバーサンプリングとは？ ランダムオーバーサンプリングは、少数クラスのサンプルをランダムに複製してデータセットに追加することで、クラス間の不均衡を解消する手法です。これにより、クラス間のサンプル数の差を減らし、モデルが少数クラスを無視することを防ぎます。 ただし、ランダムオーバーサンプリングは過学習を引き起こす可能性があることに注意が必要です。なぜなら、同じサンプルを何度も複製することで、モデルが特定の
フルHD (1920×1080) のディスプレイなどに比べて、VR ヘッドセットの解像度はスペック上はそれほど違いがないにも関わらず (例えば片目につき Oculus Go で 1280×1440、HTC Vive Pro で 1440×1600)、どうにもぼやけた感じがする気がしませんか？ ゲームをしていても、動画を見ていても、ずっと VR はそういうものだと思っていたのですが、先日 Motion Smoothing を常時オンにして１フレーム 20 ミリ秒程度を目指せば良い という話から、内部解像度 (Super Sampling) を大幅にあげる余裕ができ画質が劇的に上がったので、皆様の参考になればと記録しておきます。 内部解像度 (Super Sampling) とは？ Steam VR の設定から、内部解像度 (Super Sampling) を変えることによって、より多くのピク
Dual sampling neural network: Learning without explicit optimization
Artificial intelligence using neural networks has achieved remarkable success. However, optimization procedures of the learning algorithms require global and synchronous operations of variables, making it difficult to realize neuromorphic hardware, a promising candidate of low-cost and energy-efficient artificial intelligence. The optimization of learning algorithms also fails to explain the recen
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Table sampling Table sampling lets you query random subsets of data from large BigQuery tables. Sampling returns a variety of records while avoiding the costs associated with scanning and processing an entire table. Using table sampling To use table sampling in a query, include the TABLESAMPLE clau
【5分に要約】ブランディングの科学｜sampling2x
本記事概要 対象者 マーケティングやブランディング担当 広告戦略の優先順位について意思決定をすべき方 経営者の方 目的 本書から科学的に証明されたアプローチを学び、優先順位を付けて施策を実行できるようになる ダブルジョパディーの法則 「ダブルジョパディーの法則」が本書の全て！ と断言できるほど本書では繰り返し強調されています。 ダブルジョパディーの法則 あらゆるサービスやプロダクトは最終的にコモディティ化して、 「継続率」や「購入頻度」は市場占有率（マーケットシェア）に収束する。 つまり新規獲得＞CRMだと本書では言い切ってます。 以下が参考に使われていたデータです。 コントロールできない指標 ブランド戦略とか広告戦略によって、以下の指標をコントロールするのは不可能であり、 変数は市場占有率、市場カテゴリ、若干の機能差のみと言い切っています。 継続率/購入頻度（P42） 以下の画像にあるよ
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The new contender to GANs: score matching with Langevin Sampling
Last year, Yang Song, a graduate student at Stanford, showed an entirely new way of generating data based on denoising score matching with Annealed Langevin sampling (DSM-ALS). The paper showed that a non-adversarial approach could reach levels similar to GANs (FID of 25, which is what Relativistic GANs reached two years ago). Surprisingly, the paper received little to no attention in the research
実装例だけ知りたいという方は以下をご覧ください。 OpenTelemetry Collectorとは？ 公式ドキュメントには以下のように記載されています。 The OpenTelemetry Collector offers a vendor-agnostic implementation of how to receive, process and export telemetry data. It removes the need to run, operate, and maintain multiple agents/collectors. This works with improved scalability and supports open source observability data formats (e.g. Jaeger, Prometheus, Fluent
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CVE-2022-40982 - Gather Data Sampling - Downfall
How venture capital changed the business of sampling
JVNVU#97139173: Intel 製 CPU の投機的実行機能に対するサイドチャネル攻撃 (Vector Register Sampling、L1D Eviction Sampling)
Pythonでのランダムオーバーサンプリング（Random Over Sampling）とその実装 - Qiita
【VR】内部解像度 (Super Sampling) で VR 体験はどれだけ変わるのか？
Table sampling | BigQuery | Google Cloud
GitHub - osyoyu/pf2: A sampling-based profiler for Ruby
OpenTelemetry CollectorでTail-based samplingする
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