『Pythonではじめるオープンエンドな進化的アルゴリズム』の査読を担当しました - 何かを書き留める何か
果て無きゴールへ 2023年10月18日にオライリージャパンから『Pythonではじめるオープンエンドな進化的アルゴリズム』が発売される。 www.oreilly.co.jp この度、邦訳の査読者として、主にPython面で少しお手伝いさせていただいた。 『作って動かすALife』と主著者は同じであり、精神的続編である。 『ALIFE | 人工生命 ―より生命的なAIへ』の実践編かもしれない。 従来のアルゴリズムとは違うオープンエンドなアルゴリズム、つまり何らかのハッキリとした目標があるわけではなく、進化発展することを目的としたアルゴリズムが主題である。 実際にロボットを歩かせる、迷路を解かせるというテーマでアルゴリズムをPython製のライブラリを使って実装をする。 実際に歩いている様子（静止画だが）を見るだけでも、人によってはワクワクすると思う。 新しいテーマであり、変化が激しい可能性
『Pythonではじめる数理最適化』の7章「商品推薦のための興味のスコアリング」をStanで解く
この記事は確率的プログラミング言語 Advent Calendar 2023の12/8の記事です。 概要 『Pythonではじめる数理最適化』はいい本ですよね。親しみやすい実例、分かりやすい数式、きれいなPythonコードと三拍子そろっています (今年のアドカレで改訂版が近いうちに出ることを知りました)。 7章「商品推薦のための興味のスコアリング」では、「何日前に直近の閲覧があったか」と「閲覧回数」の二つの軸で興味のスコアを考えます。興味のスコアが単調減少であるという制約のもと、再閲覧の割合と推定値の二乗誤差を最小化するという凸二次計画問題として解いています。この記事ではStanで解くとこんな感じですというのを示します。メリットとしてベイズ信頼区間も推定されます。 データ 公式のリポジトリの7章のipynbファイルを途中まで実行して得られるデータフレームrf_dfを使用します。他の人の扱い
オノマトペ（擬音語）から環境音を合成するニューラルネットワーク（Onoma-to-Wave）をPyTorchで実装した - 備忘録
はじめに 事前準備 ソースコード 実装の概要と動かし方 補助的に作成したモジュールの概要 おまけ：訓練済みモデルのリリース 環境音合成実験 音響イベントによる条件付けなし 音響イベントによる条件付けあり 実装の舞台裏とかTIPS おわりに 参考文献 はじめに 下記の雑誌論文が最近出版された。 Yuki Okamoto, Keisuke Imoto, Shinnosuke Takamichi, Ryosuke Yamanishi, Takahiro Fukumori and Yoichi Yamashita, "Onoma-to-wave: Environmental Sound Synthesis from Onomatopoeic Words", APSIPA Transactions on Signal and Information Processing: Vol. 11: No.
仕組みの見えるScratchで遺伝的アルゴリズムを作る面白さ。「Scratchではじめる機械学習」( 石原 淳也、倉本 大資 著、阿部 和広 監修)｜TAKASU Masakazu
献本御礼。 僕は前職でテキストマイニングやレコメンドエンジンを使ったサービス構築をしていたので、決定木だの協調フィルタリングだのニューラルネットワークについてお客さんに説明したことはある。とはいえかなりブランクが空いていて、最近の知識はぜんぜんわからない。職業エンジニアだったのは20世紀の話なので、最近の「Pythonで..」的のやつは環境構築で二の足を踏んでしまう。（最近はラクになってそうだけど） この本を読み始めたモチベーションは、Scratchよりも機械学習の知識をアップデートしたいからだ。 Scratchではじめる機械学習この本の序盤はweb版のScracthに機械学習用の機能拡張を読み込ませる形で進む。プログラム一覧はオライリーの書籍サイトに載っている。 多くはGoogle等が公開している機械学習のチュートリアルをScratchと連携させて使うのだけど、紹介されているチュートリア
遺伝的アルゴリズム(GA)で勉強計画立ててみた - Qiita
スケジュールがめんどくさい 1440分の使い方という本は知っているだろうか？ 一日の時間の使い方を説いた名著であり，僕はとても感銘を受けた． 本の内容については読んでくれ，Amazon Prime会員であれば無料で読めるのでぜひ． この本に感銘を受け，僕は1日のスケジュールを毎日30分単位で作成していた． 一か月これを続け，その間はとても効率よく課題や勉強が進んだ． 効果については僕の１サンプルしかないが，少なくとも僕はとても充実した一か月を過ごすことができた． 問題点は一つだけある． スケジュールを立てるのがめんどくさいのである ただひたすらめんどくさい． 毎日これを立てるのに結構な時間がかかり，その上修正するのにも時間がかかる． てめー時間が大事って言いながら時間かかる作業勧めてるんじゃねぇよと思いました． 機械にやらせよう 1440分の使い方ではブルジョアは秘書を雇ってスケジュールの
SuikaというPure Rubyな形態素解析器を作成した - 洋食の日記
はじめに Pure Rubyな形態素解析器Suikaを作成した。開発中でバッリバリにα版だが、思い切ってリリースすることにした。 suika | RubyGems.org | your community gem host 最も有名な形態素解析器であるMeCabもそうだが、形態素解析器は食べ物の名前がつくことが多い。「Rubyなので赤い食べ物が良いかな」と考えて、文字数とかわいらしさからSuika（スイカ）とした。 使い方 SuikaはPure Rubyで作られているため、MeCabをはじめ特別なライブラリを別途インストールする必要はない。 gem install suika バッリバリにα版なので、機能はないに等しく、オプションなしのMeCabコマンドと同様となる。 $ irb irb(main):001:0> require 'suika' => true irb(main):002:
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「TensorFlowはじめました2」を読んだ - すぎゃーんメモ
転置インデックスのポスティングリスト圧縮アルゴリズムをRustで実装してみる | by mocobeta | Medium
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声優の声を分類してみた - Qiita