機械学習の論文を探す場所まとめ
論文を読んでみる 趣味9割、仕事1割くらいの割合で論文を読んでいます。 学生のときは「論文なんて、何の役に立つんだろ？」とか思っていたダメ学生でしたが、最近は「論文は最先端の研究にキャッチアップするための最高の知のアーカイブの一つ」と少しだけ思えるようになりました。 機械学習・ディープラーニング(AI)の分野では、無料で読める論文がたくさんありますし、コードが公開されているものも多く、（比較的）手元で再現実験しやすいのも良いですね。 いつもTwitterに流れている論文を適当に拾うことが多いのですが、それ以外の情報源をメモがてら個人的にまとめてみます。ガチ研究者ではないので、そういう方は近くの優秀な人に聞いてくださいね（そして、コメントとかで教えてください）。 Consensus GPT ChatGPTの有料版が必要ですが、2億以上の論文からAIを使って探せるということで、良い気がします。
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
Webスケールの脆弱性調査が可能なオープンソースツール「WARCannon」が公開
サイバーセキュリティツールベンダーのPortSwiggerは2021年8月4日（米国時間）、セキュリティカンファレンス「Black Hat USA 2021」（2021年7月31日～8月5日、米ラスベガスで開催）で公開されたサイバーセキュリティ対策用のツールをブログ記事で紹介した。 公開れたのはインターネットを間接的に「grep」してWeb脆弱（ぜいじゃく）性を調査する作業をよりシンプルに、より速く、より安く実行できるオープンソースツール「WARCannon」だ。 WebアプリケーションやWebフレームワーク、オープンソースコンポーネントの欠陥の発見を目指すセキュリティ研究者やバグバウンティ（報奨金）ハンターに向く。WARCannonを使うことで、インターネット全体を対象に正規表現パターンで検索し、脆弱性の指標を調査できる。 低コストな並列処理で課題を解決 だが、このような調査を実行するに
ローコードテスト自動化ツールの mabl がすごい
というのを使っていて思ったのでレポを書いていきます。 mabl とは - 基本的な機能 ざっくり言うと E2E テストをお手軽にメンテできるツールです。 こんな感じでポチポチ画面を操作していくと、それで実行したアクション(ボタンやリンクをクリックするなど)を自動で記録してくれて、E2E のテストを作成することが出来ます。 コードを書かずに E2E テストをサクッと作れちゃうのが魅力な訳ですが、それだけではありません。そんなすごいところを紹介していこうと思います。 mabl のここがすごい Auto Healing 何やら回復魔法みたいな感じでかっこいいですが、何かというと E2E テストがコケるようになった時に自動で修復してくれる機能です。 例えばボタンの位置が変わってしまっても、同じ文脈であろうボタンを自動で探して修復したりしてくれます。 E2E での辛さといえば、やはりテストのメンテナ
「畳み込みニューラルネットワークとは何か？」を分かりやすく図解するとこうなる
AI・機械学習・ニューラルネットワークといった言葉を目にする機会が多くなりましたが、実際にこれらがどのようなものなのかを理解するのは難しいもの。そこで、臨床心理士でありながらプログラム開発も行うYulia Gavrilova氏が、画像・動画認識で広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みについて、わかりやすく解説しています。 What Are Convolutional Neural Networks? https://serokell.io/blog/introduction-to-convolutional-neural-networks CNNはニューラルネットワークの1つであり、画像認識やコンピュータービジョンに関連するタスクと切っても切れない関係にあります。MRI診断や農業用の土地分類のような画像分類タスクのほか…… スマートフォンでもおなじみの物体検出でも
サイバー犯罪の末端で活動する人々の実態にも注目するべき--研究者が指摘（ZDNet Japan） - Yahoo!ニュース
セキュリティ研究者が、サイバー犯罪のエコシステムで大きな部分を占めていながら、あまり知られておらず、中には違法行為に参加していることすら認識していない人々について取り上げている。 プラハのチェコ工科大学、サイバーセキュリティ企業のGoSecure、SecureWorksの研究者は、共同研究プロジェクトで、サイバー犯罪の末端にいる人々の活動を分析した。これらの人々は、フィッシング攻撃に使用されるウェブサイトの構築、侵害したウェブサイトや偽のウェブサイトにトラフィックを誘導するアフィリエイトスキーム、マルウェアで使われるコードの記述といったプロジェクトに関与している。 このような人々がプロジェクトに関わるのは、金を稼ぐ簡単な手段であるためだ。そのような作業を行うことで、彼らはサイバー犯罪者が悪質な攻撃を実行するための下準備をしていることになる。 「The Mass Effect: How Op
時系列データにおける異常判定の要因を特定するAI技術を開発
富士通とInriaは、TDA技術をベースとし、時系列データにおいて異常状態を判定した要因を特定するAI技術を開発した。脳波の実データによるせん妄検出に使用したところ、時系列データの波形の特徴がせん妄状態に生じるSlowing現象と一致した。 富士通は2021年7月16日、フランスの国立研究機関Inriaと共同で、トポロジーデータ分析（Topological Data Analysis：TDA）技術をベースとし、時系列データにおいて異常状態を判定した要因を特定するAI（人工知能）技術を開発したと発表した。 今回開発したAI技術では、時系列データを特徴ごとに分類して異常検知する、富士通の解析技術を活用。AIによって異常判定されたデータから、その要因となった特徴と要因でない特徴を平面（TDA空間）上にマッピングする。 このTDA空間上で、要因となった特徴の点データを要因でない特徴の点データ群に近
第1回 自分にしか書けないものにこだわった ―異色の機械学習書誕生の裏側 | gihyo.jp
2021年8月に発売される『機械学習を解釈する技術』の著者である森下光之助氏と、『施策デザインのための機械学習入門』を共著した齋藤優太氏、安井翔太氏の3人による対談を3回にわたってお届けします。第1回は、書籍執筆のモチベーションのお話から。 それは個人的な興味から始まった 安井：では僕から振ったほうがいいでしょうか。じゃあとりあえず執筆のモチベーションと裏話みたいなところから伺っていきたいのですが。 安井翔太（やすいしょうた）2013年にNorwegian School of Economicsにて経済学修士号を取得しサイバーエージェント入社。入社後は広告代理店にて広告効果検証等を行い、その後2015年にアドテクスタジオへ異動。以降はDMP・DSP・SSPと各種のアドテクプロダクトにおいて、機械学習に関する業務やデータを元にした意思決定のコンサルティングを担当。現在はAILabの経済学チー
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