11. ● デザインはiOSのものが提供される ○ 必要なリソースはiOS版からもらってくるのでコスト減 ○ ビジネスロジックはiOS版コードを閲覧でできる ● 画面遷移等の仕様がはっきりしているので、仕様策定にか かる時間を削減できる ● SNSは指定ハッシュタグで投稿するだけ すでにiOS版が存在する
11. ● デザインはiOSのものが提供される ○ 必要なリソースはiOS版からもらってくるのでコスト減 ○ ビジネスロジックはiOS版コードを閲覧でできる ● 画面遷移等の仕様がはっきりしているので、仕様策定にか かる時間を削減できる ● SNSは指定ハッシュタグで投稿するだけ すでにiOS版が存在する
This document discusses React Native and best practices for building mobile apps. It covers getting started with React Native, setting the application ID and bundle identifier, versioning, build types, integrating Fabric and Firebase, and using Fastlane for deployment. Tips are provided for configuring Android and iOS projects as well as continuous integration/delivery best practices.Read less
3. もくじ • はじめに • 為替や株の予測の何が難しいのか • 2つの通貨問題からみるレバレッジと期待値の関係 • 収益率の分散を抑えるには • いもすアルゴリズムの変遷 • ボラティリティのフラクタル性 • 最新いもすアルゴリズム 為替と株の予測の話 2 5. なぜ投資を考えるのか 生活費ために働いてお金を稼ぐのは不自由であるので、 経済的独立 (Financial independence) を目指すのは自然な発想。 経済的独立とは 「運用益>消費」となる状態を指し、 これを達成するには「資産を増やす」「運用効率を上げる」「消費を 減らす」方法がある。 しかし、運用効率が0%では経済的独立を達成するのに必要な資産 が何倍にもなるので、運用効率を上げる方法を考える。 為替と株の予測の話 4
2. データサイエンティスト 2 今世紀でもっともセクシーな職業 ハーバード・ビジネス・レビュー 2013年年2⽉月号 2018年年までに⽶米国で14〜~19万⼈人不不⾜足 マッキンゼー 2011年年5⽉月 求められるスキル ビジネススキル,機械学習/ビッグデータ, 数学/OR,プログラミング,統計 Analyzing the Analyzers, O’reilly 2013 4. 本⽇日お話すること 4 1. データのこと Keywords: ダミー変数,⽋欠損値,正規化,次元の呪い 2. 機械学習のこと Keywords: 機械学習の分類,アルゴリズム,注意点 3. 評価のこと Keywords: 混同⾏行行列列,適合率率率,再現率率率,F値,ROC曲線 4. 分析のこと Keywords: 過学習,交差検証,学習曲線,バイアス・バリアンス 教師あり学習(後述)寄りの内容が多いです
PFIセミナー(2016/02/25)で発表したスライドです。伝承サンプリング可能な生成モデルに関するDeep Learningの紹介です(キーワード:Wake-Sleep, 変分 AutoEncoder, Generative Adversarial Nets, Likelihood Ratio)Read less
The document discusses tips for winning data science competitions. It outlines the typical structure of competitions, sources of competitive advantage like feature engineering and modeling techniques. It emphasizes using gradient boosted machines (GBM) and blending models. Specific technical tips are provided for handling different data types and tuning GBM. The document stresses applying lessons
3. この資料について 3 この資料は、とあるお客様のコンサルティング用に作成したも のです。 お客様から許可を得て公開しています。 業務上関係なさそうな分野の説明は省略しているため、コンピュー タビジョンの全体紹介としてはバランスを欠いてます。 「コンピュータビジョンってこんなことできるんだ!す げー!!」と思ってもらうのが目的です。 資料中にURLを埋め込んでいるので、埋め込み先にあるデモ動画 などを見ることをおすすめします。 参考に上げた論文は、state-of-the-artなものよりも考え方 がわかるようなものを選んだつもりです。 自分が得意でない分野も含むので、誤っているところなどは 優しく指摘していただけるとありがたいです。 4. 自己紹介 4 テクニカル・ソリューション・アーキテクト 皆川 卓也(みながわ たくや) フリーエンジニア(ビジョン&I
2. ⾃自⼰己紹介 l 得居 誠也 (Seiya Tokui) l Preferred Networks リサーチャー l Jubatus のアルゴリズム開発 – Jubatus: NTTとPFIで共同開発しているオープンソースの分散 リアルタイム機械学習基盤 http://jubat.us/ l 現在は映像解析とディープラーニングの研究開発に従事 2 3. ニューラルネットの基礎、実装、実験について話し ます l ニューラルネットの道具 – 全体の構成、⾏行行列列による表現、損失関数、誤差逆伝播、SGD l 主要な実装 – Pylearn2, Torch7, Caffe, Cuda-‐‑‒convnet2 l フレームワークの基本的な設計 – テンソルデータ、レイヤー、ネット、最適化ルーチン – アーキテクチャの記述⽅方法(宣⾔言的、スクリプティング) l 実験の進め⽅方
39. 実際の使用イメージ 試行数 アーム1期待値 アーム2期待値 アーム3期待値 活用or探索 0(0/0) 0(0/0) 1 1(1/1) 0(0/0) 2 1(1/1) 0(0/1) 3 1(1/1) 0(0/1) 4 1(2/2) 0(0/1) 5 1(2/2) 0.5(1/2) 6 1(2/2) 0.5(1/2) 7 8 0.66(2/3) 0.5(1/2) 9 0.5(2/4) 0.5(1/2) 10 0.4(2/5) 0.5(1/2) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/1) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) ・・・最も期待値の高いアーム 39 探索 探索 探索 探索 探索 探索 活用 活用 活用 活用 ランダム選択 引くアーム 結果 1 2 3 1 2 3 - アーム1 アーム2 アーム3 アーム1 アーム2
HCPC 勉強会 (2019/4/4) - Convex Hull Trick ※文字が見えない場合は、ダウンロードするかフルスクリーンにしてご覧ください
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