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2015年2月14日のブックマーク (7件)

  • Redisでアクセスランキングを実装

    ニュースサイトのサイドメニューでよく見かける「アクセスの多かった記事」のようなランキングを Redis のデータ型 Sorted Set で実装する方法をメモ。 東洋経済の例 Redis の Sorted Set を使ったアクセスランクの表現 Redis のデータ型 sorted set は文字通り順序付けられた集合。 key 単位で集合を定義でき、各メンバーはスコアを持ち、スコアによって集合内で順位付けられる。 メンバーを記事、スコアをアクセス数とみなして、アクセスランクを表現する。 日別ランキングであれば下図のようになる。 週別ランキングであれば下図のようになる。 スコアの大きい順(=アクセスの多い順)に並べればアクセスランキングの完成となる。 Sorted Set の操作 次にアクセスされた時の Sorted Set の操作を考える。 キーは YYYYMMDD で持ち、アクセスされる

    Redisでアクセスランキングを実装
    sanryuu
    sanryuu 2015/02/14
  • 男のための機械学習〜RBMでA◯女優さんの共通特徴量を得よう〜 - 新kensuke-miの日記

    いま、巷で話題(3年くらい前からだいぶ話題だけど)のDeep learningをア◯でも使えるpylearn2を使って見る。 Deep learningとは? 一言で言うと「教師なしのニューラルネットをいっぱいつなげて多層ネットワーク化したもの。」 いままでは 前処理職人の丹精を込めた特徴量作り → 分類器(SVMとか、ロジスティック回帰とか、なんでもいいので関数)の学習 だったのが、 黒魔術で特徴量作り → 分類器(SVMとか、ロジスティック回帰とか、なんでもいいので関数)の学習 にできる。 黒魔術をもうちょっと紐解く 「黒魔術」って言ってるところでやっていることは「ベストな写像関数の学習」 もう少し、言葉を厳密に表現すると、「入力/ノイズ付き出力の変換をうまく表現できる関数の学習」 この関数はできるだけ良い[1]条件で別の空間に写像する。 なので、この関数が学習できると、特徴量空間に射

    男のための機械学習〜RBMでA◯女優さんの共通特徴量を得よう〜 - 新kensuke-miの日記
    sanryuu
    sanryuu 2015/02/14
  • 画像をアップすると自動で説明文を生成してくれる「Images to Text」

    By Michele Cannone 画像を認識して位置決めや種別・計測・検査を行うようなシステムのことを「マシンビジョン」と呼び、これは読んで字のごとく「機械の目」となるようなシステムを指します。そんなマシンビジョンの核となるのが「画像認識アルゴリズム」で、現在の技術では既に高度な画像認識アルゴリズムの開発に成功しています。Googleでは、これを応用して画像を読み込み自動で説明文章を生成可能なシステムの開発に成功しており、このシステムを誰でも気軽に使用することができるデモページ「Images to Text」まで登場しました。 Images to Text - Toronto Deep Learning http://deeplearning.cs.toronto.edu/i2t 説明文を自動生成したい場合は、「画像URLを入力」もしくは「ローカルからファイルをアップロード」する必要が

    画像をアップすると自動で説明文を生成してくれる「Images to Text」
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    sanryuu 2015/02/14
  • Deep learningの軽い紹介

    4. • Deep Learning • Deep Neural Network(DNN) • Neural Network(NN) • Hidden Markov Model(HMM) • Gaussian Mixture Model - Hidden Markov Model(GMM-HMM) • Deep Neural Network - Hidden Markov Model(DNN-HMM) • 機械学習 • パターン認識 • 時系列データの認識 • 音声認識 • 画像認識 • モーション認識 • 音楽リズム認識 • 経済モデル • 感情モデル... キーワード 7. • Ne#lix Movie Compe..on – Part of the “Ensemble” ($1 Million dollars) • Kaggle Merck Competion 2012 - Help

    Deep learningの軽い紹介
    sanryuu
    sanryuu 2015/02/14
  • 投資家向けピッチ練習は30秒か2分かデモでお願いします スタートアップのシード段階におけるピッチの構成の方法

    2/23 にピッチの練習にお付き合いさせていただくことになったので、その準備用資料です。 どのようなピッチが一般的に良いとされるのか、様々な見方があるとは思いますが、今回は例によって Y Combinator のやり方 (How to Start a Startup: CS183B) を踏襲しています。また Paul Graham のエッセイなども参照しています。Read less

    投資家向けピッチ練習は30秒か2分かデモでお願いします スタートアップのシード段階におけるピッチの構成の方法
    sanryuu
    sanryuu 2015/02/14
  • 現実を直視しながら理想を持ち続けることの難しさ、人生の「賞味期限」 – 佐藤航陽のブログ

    今日はシリーズCのファイナンスとして43億円の資金調達が完了したリリースを出しました。企業としてはもう一段上のステージを目指そうと思います。このブログを更新することはもう滅多になくなりますので、これまで何を考えてやってきたかを改めてまとめておくことにしました。 外貨を稼ぐロールモデルを作る 2010年頃から「外貨を稼げなければ日の企業は未来がない」と考えるようになっていました。日の人口は減少を続けていて、国内の産業が縮小していくのは確実だからです。一方で、企業としては短期的に見れば国内にリソースを集中したほうが効率的ですし、東京の出来上がってるエコシステムに乗っかったほうが成功確率は高いのは間違いないです。 経営判断としてはそれが『正解』であること、経営者としてそれを求められていることも当はよく理解していました。 ただ、同じレールに乗ればこれまでと同じ場所に辿り着くのは見えていたから

    現実を直視しながら理想を持ち続けることの難しさ、人生の「賞味期限」 – 佐藤航陽のブログ
    sanryuu
    sanryuu 2015/02/14
  • Rでデータ分析・統計学・機械学習・データマイニングを学ぶならこの10冊で(2015年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    今週はまともなデータ分析やら統計学やら機械学習やらの記事を書くのが面倒になったので*1、しばらくやってなかったお薦め書籍リストでも書こうかと思います。 今回まとめるリストは、ズバリ「Rでデータサイエンス・統計学・機械学習を学ぶための10冊」。Rと言えばこのブログのメイン言語なので特に説明は要さないでしょう。去年1年間は拙著も含めてR絡みのが大豊作で、以前のお薦め書籍リストに比べるとRの良書が増えたという部分もあり、そう言えばRだけでリスト作れるなぁと思ったのでした。 というわけで、主に僕が持っているor読んだことがあるを中心にお薦めリストをまとめてみました。いつも通り独断と偏見まみれなので、他にも良いRは沢山ありますよーという旨予めお断りしておきます。 そうそう、先に書いておきますがこのリストは中級者向けです。でも初学者向けに良いRのってあるのかなぁ。。。初学者はまずはExcel

    Rでデータ分析・統計学・機械学習・データマイニングを学ぶならこの10冊で(2015年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
    sanryuu
    sanryuu 2015/02/14