This post gathers ten ML and NLP research directions that I found exciting and impactful in 2019. For each highlight, I summarise the main advances that took place this year, briefly state why I think it is important, and provide a short outlook to the future. The full list of highlights is here: Universal unsupervised pretrainingLottery ticketsThe Neural Tangent KernelUnsupervised multilingual le
押し寄せる大量閉店 人手不足以上に求人数の方が影響を受けるんじゃないかと思うくらい、「大量閉店」という見出しがニュースに踊るようになってきたのではないか。 そのように感じたので、ここしばらくの大量閉店記事をまとめておきます。 「大量閉店」記事まとめ 幸楽苑(2020/1/6) nlab.itmedia.co.jp ラーメン店「幸楽苑」を展開する幸楽苑ホールディングスは1月6日、51店舗を閉店・業態転換すると発表しました。「収益重視型経営への改革の一環」だとしています。 51店舗は店舗数の約1割に当たります。12月に計30店舗、1月に7店舗、2月に12店舗、3月に1店舗、4月に1店舗を閉店する計画です。そのうち東海地域が27店舗と半数以上を占めています。 ミニストップ(2019/12/27) www.dailyshincho.jp 業界での規模こそ第4位だが、3位との差はあまりに大きい……。
by CHRIS HAULK It is sometimes useful to think of a large-scale online system ( LSOS ) as an abstract system with parameters $X$ affecting responses $Y$. Here, $X$ is a vector of tuning parameters that control the system's operating characteristics (e.g. the weight given to Likes in our video recommendation algorithm) while $Y$ is a vector of outcome measures such as different metrics of user expe
So, your company decided to invest in machine learning. You have a talented team of Data Scientists churning out models to solve important problems that were out of reach just a few years ago. All performance metrics are looking great, the demos cause jaws to drop and executives to ask how soon you can have a model in production. It should be pretty quick, you think. After all, you already solved
本記事の対象 本記事はRandomForestやXGBoost、LightGBMなどの学習器を使う人向けの内容になっています。 概要 自身が作成した数ある特徴量の中にはノイズとなりうるものが含まれます。実際にRandomForestやXGBoost、LightGBMなどの学習器を使って特徴量の重要度を表示した際、重要度の高い特徴量にそういったノイズが含まれている可能性があります。そこで今回は、偽の教師データを用いて重要度を測ることによって、ノイズに埋もれている特徴量をあぶり出し、真に重要な特徴量のみを選定する方法を紹介します。参考にした資料はこちらです。 準備 今回はscikit-learnのデータセットにあるBreast Cancerを使いました(特に理由はありません)。 # 必要なモジュールをインポート import numpy as np import pandas as pd im
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