Windows 10の先にあるSF映画みたいな近未来――「Microsoft Research Asia」探訪
中国のITと言えば「PCやスマートフォンなどのハードウェア製造」を思い浮かべる方も多いと思うが、最近では市場の成熟を反映したのか国内向けにソフトウェアやサービスを提供する事業者が増えつつあり、こうして誕生したスタートアップの中には最初から世界展開を視野に入れたものも登場している。 Microsoftが中国の北京に拠点を置く研究所「Microsoft Research Asia（MSRA）」は、そんな中国のIT最前線で活躍している起業家らを支援し、ときには自らが人材輩出を行う形で拡大を続けている。今回はこのMSRAの活動に触れつつ、今後数年内にもWindowsの世界へとやってきそうな最新技術を紹介する。 MSRAが設置されたのは1998年のこと。「Microsoft Research（MSR）」の名を冠する同社の研究所としては、2005年にインドのバンガロールに設置された「Microsoft
「ポジションは役割に過ぎない」 ヤフー、グリーらが語る、若手を活かすマネジメントの極意とは？
オーナー社長への意見の通し方 岡島：ここまで組織のメカニズムとして、どうやって破壊的Innovationを起こしていくか、OSみたいなものを各社どうやって持っているかと、経営陣がどうやって目利きをしているか、どうやって意識して決めているか、というお話をしてきたんですけど。一回会場に開いて、もう一回戻したいなと思うので、ご質問のある方、挙手をしていただいて、お名前と手短にご質問をお願いします。 北川拓也氏（以下、北川）：楽天（執行役員）の北川（拓也）と申します。例えばの話でお聞きしたいんですが、例えばすごいオーナーシップの社長さんがいらっしゃいまして。 （会場笑） 北川：例えばなんです。 岡島：例えばですね。 北川：その組織の中で革命を起こしていきたい、ということがあって……田中さんは両方の立場からご存じだと思いますが。 田中：（笑）。一般論ですよね？ 質北川：一般論ですよ、もちろん。川邊さ
Natural Neural Networks
We introduce Natural Neural Networks, a novel family of algorithms that speed up convergence by adapting their internal representation during training to improve conditioning of the Fisher matrix. In particular, we show a specific example that employs a simple and efficient reparametrization of the neural network weights by implicitly whitening the representation obtained at each layer, while pres
秋葉 拓哉 (Takuya Akiba) - 国立情報学研究所
国立情報学研究所でアルゴリズムを研究している研究者（特任助教）です． データベース，情報検索，人工知能などに応用を持つ，大規模なデータを効率的に処理するための実用的なアルゴリズムとデータ構造の開発に関心があります． 現在はソーシャルネットワークやウェブグラフのような現実世界の大規模ネットワークに向けた効率的なアルゴリズムの開発に取り組んでいます． 以前は ACM-ICPC, TopCoder, Google Code Jam のようなプログラミングコンテストに積極的に参加していました．私の TopCoder レーティングは最高で 3292 であり，これは当時世界 4 位でした．関連した書籍も執筆しています． @iwiwi をフォローする 2 点間の最短経路の計算は大規模グラフデータにおける最も重要な処理の 1 つであり， グラフデータベースのクエリ処理やネットワークを考慮した情報検索などの
【保存版】ABテストツール「Optimizely」完全ガイド｜MarTechLab（マーテックラボ）
ギャプライズの鎌田です。 皆さんもご存じのとおり、ABテストはウェブサイトの改善を行うために、最も効果的な方法の一つです。 しかし非常に効率的な方法ながら、多くの企業が悩み、ABテストの実施を断念している問題があります。 それは時間やリソースの部分で大きなコストがかかるという事です。 ABテストを実施するには様々なスキルを持った担当者が必要です。 まずABテストのアイディアを出すマーケッター、次にデザインを作成するデザイナー、そしてそれを書き起こすエンジニア、最後は本番サーバーへHTMLをアップロードできる担当者。 パッと思いつくだけでも四人の作業時間＋コミュニケーションにかかる時間を使わなければABテストを行う事はできません。 しかしABテストツール、Optimizely（オプティマイズリー）はこれらの問題を全て解決しました。 Optimizelyを使えばデザインやコーディングの知識がな
第一種過誤と第二種過誤 - Wikipedia
第一種過誤（だいいっしゅかご、英: Type I error）または偽陽性（ぎようせい、英: False positive[1]）と第二種過誤（だいにしゅかご、英: Type II error）または偽陰性（ぎいんせい、英: False negative[2]）は、仮説検定において過誤を表す統計学用語である。第一種過誤をα過誤（α error）やあわてものの誤り[3]、第二種過誤をβ過誤（β error）やぼんやりものの誤り[3]とも呼ぶ。なお「過誤」とは、誤差によって二項分類などの分類を間違うことを意味する。 統計的過誤と系統過誤[編集] 過誤は次の2種類がある[注釈 1]。 統計的過誤（Statistical error） 計算や計測で得られた値と真の理論上の値との誤差が、無作為で本質的に予測不可能な変動によって生じている場合[注釈 2]。 系統過誤（Systematic error）
豊橋技術科学大学と人工知能関連の共同研究をはじめます - takashisatoのここだけの話
スマートアプリが現在計画している新しい事業・サービスのシステムの開発を進める中で、より競争優位性ある仕組みを構築していく観点もあわせて、豊橋技術科学大学とR&D的な試みを始めることになりました。 prtimes.jp 一緒に研究をしていく吉田さんは、もともと10年来の友人です。私が見ていてもかなり頭の切れる人で、総合的な観点での技術の選定にセンスがあるというか、検索エンジン系といいますかデータベース系のシステムやサービスを作ったりする日本国内にはほとんどいない逸材です。 そんな彼が、筑波大学院を出られて大学に行くというのを聞いたのは、かれこれ2年ほど前。当時私は自分の事業をやっていたわけでもなかったのですが、彼とは機会あるごとに食事をしたり、近況を話したりしていました。 彼は研究者と実業家の間のようなことを追いかけているような気がしています。最近彼が発表した研究もそんな感じがします。 ci
NIPS 2016
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