2017年10月27日、モノビットエンジン勉強会inサイバーコネクトツーにて、中嶋謙互が講演しました「ネットワークゲームにおける TCPとUDPの使い分け」のスライドになります。ネットワークゲームを製作する際にご参考頂けますと幸いです。 登壇者: 株式会社モノビット 取締役 CTO 中嶋謙互Read less
![ネットワーク ゲームにおけるTCPとUDPの使い分け](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/10c0cd819e95519276324aa4184b198a54b767ad/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Ftcpandudp2-171102083939-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料) 2020年1月31日 株式会社NTTデータ / NTT DATA Yuki Nishizawa ↓↓↓↓訂正あります。↓↓↓↓ 2018/07/02に株式会社エフコード社内で行われた勉強会のスライドです。 訂正版(随時更新中): https://docs.google.com/presentation/d/15HOMfAbtdWwO48njcB8IdkN3kVAMu3wsmZo0O3S-f_4/edit?usp=sharing 専門家による資料・専門家向けの資料ではありません。自分自身で学習し、論文・文献等を読解してまとめた内容となります。間違い等あるかもしれませんが、あれば是非コメント頂ければと思います。 【訂正事項】 スライド16: 誤:たった一つのプ
フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか(前回)に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。 スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale (スケールしないことをしよう)をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。 そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか?〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。 本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライド
小学校以降〜大学受験まで、学年に関係なく、受験を控えている or 受験をするかもしれない子どもの親に向けて、親にこそ知っておいて欲しい効率的な勉強方法を有給ニート中の有り余るヒマを注ぎ込んでまとめてみたスライド。Read less
スタートアップを始める前に知っておくべき、スタートアップの反直観的な事柄やスタートアップの逆説についてまとめました。Paul Graham と Peter Thiel の言説を振り返りたいときにどうぞ。※ 6/30 に東京大学のアントレプレナー道場で話した内容です。 1.不合理なアイデアこそが合理的 2.良いアイデアは説明しづらい 3.難しい課題のほうが実は簡単 4.良いプロダクトの機能は少ない 5.多数のLike より少数のLove を 6.スタートアップのアイデアを考えてはいけない 7.競争は敗者の戦略—独占せよ 8.小さな市場から始める 9.スケールしないことをしよう 10.チームに多様性はいらない 11.会社化すると良くない 12.スタートアップに関する知識はいらない 13.やりたいことはやってみないと分からない +逆説のベンチャー投資Read less
近年増え始めている xOps についてのスライドです。RevOps、DataOps、DesignOps、Customer Ops などが生まれてきている背景としてのサブスクリプション化と SaaS について、そして xOps を実現するうえで必要なフローの概念と目標設定について書いています。またこうした流れの中でエンジニアが貢献できる部分が多くなっているのでは、と考えています。
1) Machine learning can help rationalize the "experience and intuition" of chemical research by finding patterns and exceptions from large amounts of chemical data to predict new materials and phenomena. 2) While in theory chemical structures and properties can be described by Schrodinger's equation, it is impossible to solve for realistic systems, requiring approximations. Machine learning may he
リーンアナリティクスの概要を30分で理解できるようスライドを作成しています。実際に社内プレゼンでは30分で終わりました。 リーンアナリティクスの前提となるリーンスタートアップについても簡単に説明しているため、前提知識がない人でも一通り理解できると思います。 なにかご不明の点があれば、以下までご連絡ください。 info@sikmi.com You can get an overview of LEAN ANALYTICS in 30 minutes. Actually the in-house presentation was the end in 30 minutes. Due to the brief description of THE LEAN STARTUP that is the premise of LEAN ANALYTICS , and I think that it ca
Now that “everyone” is doing ABM, the focus is shifting from how to get started to optimizing performance and results. The recent study from ITSMA and the ABM Leadership Alliance highlights the growing maturity of ABM as a strategic marketing discipline, and the lessons learned from the most effective and experienced programs. The ABM Leadership Alliance builds on the findings from last year’s stu
第二回 Deep Learning Acceleration 勉強会(DLAccel #2) での発表資料 https://idein.connpass.com/event/139074/ 高速化技術を下記の6観点で紹介 - 畳み込みの分解 (Factorization) - 枝刈り (Pruning) - アーキテクチャ探索 (Neural Architecture Search; NAS) - 早期終了、動的計算グラフ�(Early Termination, Dynamic Computation Graph) - 蒸留 (Distillation) - 量子化 (Quantization)
AWS Summit Tokyo 2015にて弊社Engineer小宮・蘭が発表した内容になります。 SmartNews は Machine Learning を技術の中核に据える会社であり、これは広告のシステムに関しても同様です。SmartNews ではデータサイエンティストが思う存分腕を振るうための環境を作ることが Product の成功につながると信じています。具体的には、データサイエンティストが「探索(exploration)」と「活用(exploitation)」のイテレーションを高速で回していける環境を作る必要があります。 そのために SmartNews が行っている取り組み、技術的な仕組みを SmartNews Ads のシステムを掘り下げながらご紹介いたしました。Read less
cvpaper.challenge の Meta Study Group 発表スライド cvpaper.challenge はコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2019の目標「トップ会議30+本投稿」「2回以上のトップ会議網羅的サーベイ」 http://xpaperchallenge.org/cv/
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