PAPERS ARE AMAZING: Profiling threaded programs with Coz
HI BLOG FRIENDS! I usually don’t read papers. I only read one paper so far this year (which I love). I only read it because my friend Maggie printed it out and gave it to me. SO. Yesterday I got handed 3 (three!) printed out papers from the amazing organizers of Papers We Love Montreal. And I woke up this morning and started reading one (because, Saturday morning). And then I had to tell you all a
機械学習の精度向上と高速化について - てくすた
エンジニアの id:necojackarc です。 ここ数ヶ月、長年貼られたガムテープを剥がして綺麗に貼り直すような仕事をしています。 本エントリではピクスタと機械学習についてで軽く触れた、私が今年の春頃に取り組んでいた機械学習を使ったタグ翻訳の精度向上と高速化についてご紹介します。 texta.pixta.jp 翻訳精度向上 翻訳精度*1向上のアプローチとして、まずは翻訳精度が低い原因を特定する必要があります。 調査の結果、学習データの問題、より具体的に言うと、学習データの多様性の低さが翻訳精度を低下させている原因のひとつでした。 データの多様性の低さが翻訳精度を低下させる理由を以前のエントリでも取り上げた「タイ」という言葉を例にして考えてみます。 とある画像についた「タイ」を翻訳するとき、その画像に付いている他のタグが重要になります。画像に「海」や「日本食」などがついていれば、なんとな
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
第1回「情報共有ツールお悩みNight」を開催しました - Qiita Blog
みなさん、こんにちはごっちです。 10/29日(木)に弊社で「情報共有ツールお悩みNight」を開催しました！ 第1回目ながらに出席率100％、2回目の枠が公表前にすでに埋まった？！というお悩みNightの様子をレポートします。(末尾に第3回の募集もあります！） ##全体の流れ – 19:30 開場・@htomine よりご挨拶 – 19:35 自己紹介 – 19:40 お悩み解決ワークショップ×2 – 20:30 LT ( @htomine @naoya_ito @tseigo ) – 21:00 懇親会 ピザとビールでわいわい ##開場〜自己紹介 開場とともに、道玄坂オフィスにぞくぞく人が集まります。 エントランスでは、ハロウィン仕様のkobitoがお出迎え:) 事前にQiita:Teamで自己紹介をしていただけあって、アイスブレイクが早かったです。 オフ会感ある挨拶が随所で交わされて
Computer Vision for predicting attractiveness | LearnOpenCV
Most of us have looked in the mirror and wondered how good we look. But, it is often difficult to be objective while judging our own attractiveness, and we are often too embarrassed to ask for others’ opinion. What if there was a computer program that could answer this question for you, without a human to look at your image? Pretty nifty, huh? In this post, I will show you how we can use computer
A basic soft-margin kernel SVM implementation in Python —Andrew Tulloch
Support Vector Machines (SVMs) are a family of nice supervised learning algorithms that can train classification and regression models efficiently and with very good performance in practice. SVMs are also rooted in convex optimization and Hilbert space theory, and there is a lot of beautiful mathematics in the derivation of various aspects of the training algorithm, which we will go into in subseq
robonews.net » ドローンによる配達コストは、たった20セント
ロボットエコノミクスが、ドローンによる配送は実現可能かどうかを考察している。アマゾンだけでなく、DHLもテストを開始、またドローンのスタートアップであるサイファイ・ワークスも、配達を５年以内に目論んでいるという。 この記事では、スイス工科大学（ETH）チューリッヒ校のラファエロ・ダンドレア教授の話を引用している。同教授は、ドローンによる配達コストは、１回あたり20セント（約24円）と計算しているという。 ダンドレア教授は、アマゾンが買収したキヴァ・システムズの共同創業者でもあり、ETHチューリッヒ校ではフライング・マシーン・アレーナ（FMA）という、自律航空機のテストおよび学習スペースを作った人物だ。 同教授の計算は、配達するのは10キロの範囲で、荷物の荷重は２キロ、向かい風が風速30キロ以内という想定。ドローン自体の重量は４キロだ。これで、バッテリーの交換も含めて、配達のためのエネルギー
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Apache SINGA · Distributed deep learning system
自由を愛する自転車乗りのための、ナビ・ガジェット「BeeLine」