Fabrizio Sebastiani: Publications
Forthcoming Barbara Berti, Andrea Esuli, and Fabrizio Sebastiani. Unravelling interlanguage facts via explainable machine learning. Digital Scholarship in the Humanities, 2023. [PDF] [DOI] Alessandro Fabris, Andrea Esuli, Alejandro Moreo, and Fabrizio Sebastiani. Measuring Fairness under Unawareness of Sensitive Attributes: A Quantification-Based Approach. Journal of Artificial Intelligence Resear
FacebookのB・テイラーCTO、退職を表明--新たな企業を設立へ
UPDATE ソーシャルネットワーク大手Facebookの最高技術責任者（CTO）であるBret Taylor氏が米国時間6月15日、起業のために同社を去ることを発表した。Taylor氏は、Facebookに3年間在籍し、同社CTOとして非常によく知られる存在だった。同氏は、自身の次なる試みがどのようなものになるのかは明らかにしていない。 Taylor氏は、自身のキャリアの世界が変わることについて、当然のことながらFacebookを利用して伝えている。同氏の声明は次のとおり。 皆さんに伝えたいことがある。わたしはこの夏にFacebookを去ることにした。ここを離れることは悲しいが、私の友人であるKevin Gibbs氏とともに会社を始めることになり、とてもうれしく思う。 このような形で会社を移ることは決して容易なことではないが、われわれがこれまでに築き上げたチームとリーダーシップに極めて大
Intermediate Perl, 2nd Edition
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パーセプトロンの収束性定理と学習率について - シリコンの谷のゾンビ
昨日公開したパーセプトロンのデモに対して「パーセプトロンに学習率って必要だっけ?」というコメントを頂いた．結論から言えば「収束性の保証には要らない．ただし，適当な値に設定すると経験的には収束が速くなる．」という回答になる *1． パーセプトロンの収束性定理では学習率は正の値であれば収束することが保証されている．1でよいので学習率は省略可能．ということを言いたのだけれど，そういえばパーセプトロンの収束性定理を自分で証明したことがなかったので赤本[1]引っ張り出して式を追いかけてみた．どうやらバイアス項がある場合とない場合で，収束に要する試行回数の上界が4倍も変わるみたい*2． 赤本の訳者が脚注に丁寧に導出の過程をフォローしてくれているので，pp.17-20あたりを読めばわかると思う．せっかくなのでバイアス項なしの場合について自分の言葉でノートにまとめてみた． Perceptron の収束性定
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Tsubosaka on Twitter: "icml 2012 PDF公開されてる http://t.co/EWKUGhdZ"
Ryohei Sasano on Twitter: "公開情報から確認できる、言語リソース構築に使用されたWebコーパスの規模は、Google日本語n-gram（07年時点で約200億文、2550億語）、京大格フレーム（09年時点で約60億文、1000億語、重複削除後16億文、12年時点で重複削除後70億文）あたりのものが最大のはず"
https://jp.techcrunch.com/2012/06/16/20120615hitwise-google-us-search-share-down-5-in-the-last-year-bing-yahoo-gained/
Tsubosaka on Twitter: "http://t.co/CTKwEsku みて気付いたけどYehuda Koren YahooやめてGoogle行ったのね"
任天堂の宮本茂氏「引退」を語る
エンジニアtype 技術者のキャリアを考えるWebマガジン - 転職＠type
京都大学（Kyoto University）Facebookの開設について
ソースネクスト、“自炊”データの最適化ソフト「いきなりPDF for 自炊」 
DVDリッピング違法化＋私的違法ダウンロード刑罰化法案、衆議院で可決 -INTERNET Watch Watch