論文からポスターを自動生成 – Learning to Generate Posters of Scientific Papers
学会用のポスターを作るのが面倒くさいという科学者共通の悩みから生まれた、ある意味不真面目（？）な試み。 論文のテキストからコンテンツを抽出した後、各パネル要素（Abstruct, Conclusionなど）の大きさやアスペクトなどを、要素の文字数などを入力として学習済みのベイジアンネットワークに推論させて、読みやすいパネルレイアウトを自動生成することができるらしいです。 コンテンツ抽出後の全体の処理を、 ・大雑把なパネル要素の推定 ・パネルレイアウトの生成 ・各パネルの装飾 の3つに分けて、それぞれで違うアルゴリズムを使って学習させているのが肝みたいです。 下画像の真ん中のポスターが、このシステムで生成したポスターみたい。 下の2つ動画にある、漫画のレイアウトの自動生成の研究が先行研究らしく、こちらも面白いです！ Researchers often summarize their work
Our Image Classification Experiment with Deep Learning | Mercari Engineering
Introduction Hi, my name is Takuma. I am a software and machine learning engineer at Mercari. Artificial Intelligence (AI) is a buzzword nowadays. We also often see terms, such as ‘Deep Learning‘ and ‘Deep Neural Networks‘ that are subsets of AI and machine learning. I would like to share our experiment on image classification using deep learning. Neural Networks Winter Deep learning is a variatio
Goによる勾配降下法 - 理論と実践 - / gradient-descent-in-golang
プログラマのための数学勉強会@福岡 #5 http://maths4pg-fuk.connpass.com/event/34164/
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
RCOアドテク部論文輪読会：「Stochastic Gradient Boosting」を紹介しました | RCO Ad-Tech Lab Blog
RCOアドテク部論文輪読会：「Stochastic Gradient Boosting」を紹介しました 2016/01/28stakaya どうも、機械学習・茶帯の高柳です。 （前の記事にタイポが見つかったため茶帯になりました） Kaggleなどの機械学習コンペでほぼ無双状態の機械学習手法「Stochastic Gradient Boosting」をちゃんと知っておこうと、RCO内の論文輪読会でFriedmanの原著を紹介しました。その際のスライドを公開します。 私の理解している印象ですと、スライド内でも言及していますが、 最適化問題を2段階に分けて解く 第一段階：損失関数の勾配方向と平行になるような弱学習機（決定木）を最適化で決定 第二段階：第一段階で作成した勾配方向を向いている弱学習機を”どの程度の割合で組み込むか”を最適化計算 データをランダムサンプリングして学習させることにより弱学
8 Best machine learning cheat sheets to get you started | DevZum
Machine learning is a sub-field of computer science that has evolved from the study of pattern recognition and computational learning theory in artificial intelligence. It helps in exploring the construction and study of algorithms. It is not something that is too hard to learn and with a little help from machine learning cheat sheets, one can get started very quickly on a project. Infact, machine
Brad Neuberg: Ten Deep Learning Trends at NIPS 2015
I attended the Neural Information Processing Systems (NIPS) 2015 conference this week in Montreal. It was an incredible experience, like drinking from a firehose of information. Special thanks to my employer Dropbox for sending me to the show (we're hiring!) Here's some of the trends I noticed this week; note that they are biased towards deep and reinforcement learning as those are the tracks I at
Interesting things at NIPS 2015 – Machine Learning (Theory)
NIPS is getting big. If you think of each day as a conference crammed into a day, you get a good flavor of things. Here are some of the interesting things I saw. Grammar as a foreign language. Essentially, attention model + LSTM + a standard dataset = good parser. A New View of Predictive State Methods for Dynamical System Learning. Predicting future from past and future+1 from past allows you to
Kaggle – 神々に近づくために | threecourse's memo
PyDataTokyoに触発されたので、Kaggleで上位を取るための戦略、そして神々に近づくための学習戦略を考えてみました。 kaggle master （自慢）ではありますが、kaggle歴は浅いので、いろんな突っ込みどころがあると思います。 1. 初参加 ～ top25% まずはtitanicのtutorialを始めてみる 終わったら、ちゃんとポイントのもらえる本番コンペに参加する お遊びコンペだとなかなか気合いが入らないので（人によります） いろんなコンペがあるが、とりあえず興味があるのに参加してみる 無理そうならあきらめる beat the benchmark(btb)というのがForumに出てくるので、まずはbeat the beat the benchmarkを目指す。これができればtop25%とか行けるのではなかろうか。 ツールの使い方を覚える良い機会 btbは特徴量をそん
30 分でわかるAdam
What is Scribd?AcademicProfessionalCultureHobbies & CraftsPersonal GrowthAll Documents
「Amazon Machine Learning」発表。クラウドで機械学習サービスを提供
Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。 これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。 高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。 簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ
「Azure Machine Learning」が正式版に、PythonやRのライブラリにも対応。誰でも機械学習を利用可能に
Azure Machine Learningを用いることで、利用者は機械学習のための大量の仮想マシンやHadoopのようなソフトウェアを用意する必要がなくなり、容易に機械学習による推論や予測、分析といったサービスを実現できるようになります。クライアントとしてExcelを利用することも可能。 モデルの作成には、Webブラウザからグラフィカルな操作が可能な「Azure Machine Learning Studio」が用意され、プログラミング不要で分析モデルを作成可能。そのモデルの中で行う計算や学習のためのライブラリとしてPythonとRにも対応ました。 あらかじめ機械学習を利用して構築されたレコメンデーション、アノマリー検出、テキスト分析などのサービスも「Azure Store」で提供され、すぐに利用可能です。コミュニティによるギャラリーも用意されています。いま見たところ「飛行機のエンジンの
最適化超入門
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション：http://vie
r/MachineLearning - AMA Geoffrey Hinton
2. Are we any closer to understanding biological models of computation? I think the success of deep learning gives a lot of credibility to the idea that we learn multiple layers of distributed representations using stochastic gradient descent. However, I think we are probably a long way from understanding how the brain does this. Evolution must have found an efficient way to adapt features that ar
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Datasets for Machine Learning
Microsoft Azure App Service - Welcome
Natural Language Understanding: Foundations and State-of-the-Art Percy Liang ICML Tutorial July 6, 2015
Model-Based Machine Learning: an online book
TechCrunch | Startup and Technology News
Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt