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machinelearningに関するsisidovskiのブックマーク (5)

  • Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 - Qiita

    みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。 この記事は Retty Advent Calendar 25日目です。メリークリスマス。 昨日は @ttakeoka の『MFIにむけてRettyの取り組み』でした。 今年も残りわずかになりました。いかがお過ごしですか? Retty はこの 1 年でエンジニアがほぼ倍増しました。それによって、情報発信者が増え、Advent Calendar に参加出来るようになりました。みんな楽しそうにしていて、うれしいです。 Retty Inc. Advent Calendar 2016 - Qiita さて、今年最後の Retty Advent Calendar 記事を書くということで、はじめは 1年のまとめ的内容にしようかと思いましたが、それでは平凡で面白くありません。そこで、ネタになりそうなマニアックな技術的記事で締めくくりたいと思います。

    Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 - Qiita
  • キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow

    家のキュウリが枯れてしまってから知りました。 ある程度パラメータがはっきりすれば 大規模なFPGAで処理できるかもしれません。 12月3日の大垣ミニメーカーズフェアでデジタルフィルタの人と会えたら話してみます。 返信削除

    キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow
  • 機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - Qiita

    機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン!と Machine Learning Advent Calendar に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか?」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 冒頭に、 初めて機械学習を聞いた⼈人

    機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - Qiita
  • ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ

    こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん(@a

    ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
  • 2013年 今最も旬な機械学習の研究者たち9人 - Qiita

    今年一年の機械学習を素人的に振り返ってみるとでぃーぷらーにんぐがすごかったなー、みたいなミーハーな感想がまず思い浮かぶわけなんだけども、実際のところ今ホットな研究は何なんだろうということで、泣く子も黙る機械学習の代表的な国際会議、NIPSとICMLの過去3年分の採択論文を著者にフォーカスしてみることにした。 1st authorの重要度をそれ以外の著者よりも重くしてスコアづけした。 (複数人の著者がいる場合は1st authorを0.8として、残りの0.2を他の著者に分配、1人の場合は1とする) 参考: IR研究者をスコアリングしてみた - 睡眠不足?! NLP(自然言語処理)研究者をスコアリングしてみた 以下各々の自己紹介ページを参照しつつ、該当会議での1st author論文タイトルを引用して、スコアの上から順番にみていきます。名寄せミスなどによる集計ミスがあったらごめんなさい。 An

    2013年 今最も旬な機械学習の研究者たち9人 - Qiita
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