Cloudera | ハイブリッドデータカンパニーデータを信頼し、AI を信頼する 信頼できるデータ、信頼できるモデル、信頼できる AI を実現するために、これほど多くのクラウドのさまざまなデータタイプを管理でき、オープンデータのイノベーションと大規模展開に対応できるプラットフォームは他にありません。
コードを削除したら喜ぶべき。知らない人がみたら意味不明なコードが残っていませんか？
昔はよくわかっていなくて、今は身にしみてよくわかっていることの一つは、追加した行数がマイナスのパッチは素晴らしいということだ。コードは削除できるなら消したいし、自分の書いたコードであれ、誰かが消してくれたらとてもよいことだと思う。 昔はがんばって書いたコードはなるべく「活用」したいと思っていた。活用というのはつまり、捨てるのはなんとなくもったいないから、そのコードをなるべく消さずにすませたいということだ。 しかし無理にコードを生かしておくことの意味など何もない。 コードの履歴などは全部いったん置いておいて、ある時点のソースコードを初めて見たものとしよう。そのソースコードが、そのプログラムが実装するべき機能を実装するために十分かつ最小限のコードであるのと、十分かつ最小限のコードに加えて何かよくわからないコードのどちらかであるとしたら、どちらのほうがいいコードだと思うだろうか？ 前者のほうがい
Deep Learningと自然言語処理 - Preferred Networks Research & Development
クリスマスイブの夜は男三人しかいないオフィスで関数型言語の素晴らしさについて語っていた西鳥羽です。こんにちは。 昨日のPFIセミナーで「Deep Learningと自然言語処理」というタイトルで発表させていただきました。以下がその時の資料です。 この辺りに興味を持たれた方は今度の1月20日に「NIPS 2014 読み会」http://connpass.com/event/10568/ もどうぞ。残り枠数少ないので申し込みはお早めに。 本当はBoltzmann Machine, Deep Belief Network, Auto Encoder, Stacked Auto EncoderなどのDeep Learningの歴史的なところも説明したかったのですが端折ってしまいました。Deep Learningそのものの説明も含めて以下の資料が参考になります。 http://ci.nii.ac.j
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
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