因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつである最小カット問題が、因果推論のタスクの一部である識別可能性に利用できるという話をします。 前半は因果推論についての概説で特に予備知識は仮定していないです。後半は計算時間やネットワークフローなどのアルゴリズムを知っていると読みやすいと思います。 因果推論とは 因果推論の目的 統計的因果推論とは事象の間の因果効果を実験データや観測データから推定することを目的とした統計学の一分野です。単に因果推論といった場合は統計的因果推論を含むより広い概念を指すことがありますが、簡単のため以下では因果推論といえば統
グラフってこんなにすごい！深層学習との融合をレビュー
3つの要点 ✔️ GNNの表現力の強さから、急速にアプリケーションが進んでいる。 ✔️ GNNの柔軟かつ複雑な構造への、従来深層学習手法の展開についてのレビュー ✔️ 一方で、深層学習に共通、グラフに固有の課題も継続中 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications written by Jie Zhou, Ganqu Cui, Shengding Hu, Zhengyan Zhang, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, Maosong Sun (Submitted on 20 Dec 2018 (v1), last revised 9 Apr 2021 (this version, v5)) Comments: Published on AI O
意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図．XAIに関連する文献数の推移（引用：https://arxiv.org/abs/1910.10045） その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか？」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
最適輸送の解き方
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
HTMLのtableにクラスを加えるだけで、グラフやチャートを簡単に実装できるCSSのフレームワーク -Charts.css
棒グラフや折れ線グラフ、どうやって実装していますか？ Charts.cssなら簡単です。データをtableタグで実装し、CSSのクラスをtableに加えるだけで横棒グラフ、棒線グラフ、折れ線グラフ、エリアグラフなどを簡単に実装できるCSSのフレームワークを紹介します。 HTMLは普通の表組みなのでアクセシブル、グラフやチャートはレスポンシブにも完全対応した優れものです。 Charts.css Charts.css -GitHub Charts.cssの特徴 Charts.cssのデモ Charts.cssの使い方 Charts.cssの特徴 Charts.cssはtableで実装した表組みにシンプルなCSSのクラスを加えるだけで、さまざまなグラフやチャートを実装できるフレームワークです。カスタマイズも簡単で、ユーティリティのクラスも豊富に用意されています。 HTMLとCSSだけで実装 セマ
Pixela | あなたの頑張りや継続を記録し、育てたい。そのすべてを、APIで。
あなたの頑張りや継続を記録し、育てたい。 そのすべてを、APIで。 Pixela はAPIサービスです。このサービスを使えば、あなたの日々の様々な活動量を GitHub のような鮮やかなグラフで表現することができます。 そのすべての操作を、APIで。もちろん、無料です。 スポンサーについて Pixela はほとんどの機能を無料で利用できますが、 有料の支援登録をしてくれた人だけが使える機能もあります。 そして、それよりもう少し多い金額を支援してくれているのが、ロゴ/アイコンスポンサーの方々です。 Pixela は世界の人々の頑張りや継続を応援しています。 あなたやあなたの会社もそれを応援していることを、ロゴやアイコンの掲載でアピールしませんか？ もっと詳しく ロゴスポンサー - 企業
mermaid.jsが素晴らしいけどなかなか使ってる人見かけないので実例晒す(追記あり) - Qiita
mermaid.jsとは JavaScriptのチャート作成ライブラリです。他にも似たようなのは色々ありますが、これ一本でフローチャート、シーケンス、ガントに対応してるので、個人的にお気に入り。 http://knsv.github.io/mermaid/ サイトの各チャートのページ見ると書き方と何ができるかはわかるので、ご覧あれ。 僕の使い方 JSのライブラリを自分でインポートして何かすることはほとんど無くて(後述の理由からガントだけJSで使ってるけど)、基本的には以下の2つの方法で使ってる。 Haroopad フリーでクロスプラットフォーム(OS X, Win, Linux)なMarkdownエディタ。 v0.13からmermaid.jsがインテグされているので、何もしなくてもそのまま使える。 mermaid.jsのグラフの書き方は、コード表記で、言語をmermaidにしてあげるだけ。
あなたの知らないRrdtool
The document discusses using RRDtool to create colorful and informative graphs for visualizing system load average data over time. It provides an example of a graph that divides the load average values into 28 colored areas to clearly show at a glance when the load average was in different ranges, making it easy to understand the overall situation over the period graphed. Previous examples shown i
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の３つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB（＋API）の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
グラフデータベース「Neo4j」の 導入の導入
21. ドキュメント指向ならこうやってモデル化 { "title": "第3回 「はじめてのパターン認識」 読書会", "accepted": 36, "limit": 50, "waiting": 0, "event_id": 41119, "event_url": "http://atnd.org/events/41119", "users": [ { "nickname": "Prunus1350", "status": 1, "user_id": 120155, "twitter_id": "Prunus1350" }, { "nickname": "millionsmile", "status": 1, "user_id": 75357, "twitter_id": "millionsmile" }, { "nickname": "kmiyachi1024", "status":
tableのデータを元に、棒グラフを生成するjQueryプラグイン・TableBarChart
tableのデータから棒グラフを自動生成するスクリプトのご紹介です。jQueryに依存します。手軽で良かったので備忘録として。 tableに記入されたデータを元にアニメーションエフェクト付きの棒グラフを自動生成する、というもの。以下、動作サンプルです。 tableはマークアップで、棒グラフはそのtableのデータを元に生成されています。 <script type='text/javascript' src='http://code.jquery.com/jquery-1.11.0.js'></script> <script type="text/javascript" src="TableBarChart.js"></script>本体とプラグインを読み込みます。 $('#foo').tableBarChart('#bar', '', false);tableとグラフを表示する要素を指定し
D3.jsはなぜ人気があるのか？ そして、なぜ難しいのか？
個人的なD3愛についてはこちらに。 日本ではまだまだ知名度の低いD3.jsですが、海外ではGithubの人気レポジトリランキングで上位(現在7位)に上がるなど非常に注目度の高いライブラリです。 JavaScriptには他にも多数のChartライブラリが存在しているのですが、その中でなぜD3がこんなにも注目されているのか？ その理由を考えてみました。 結論 なんかスッゲー長くなったので先に結論を書いておきます。 他のChartライブラリより柔軟性が高いコードが簡潔に書けるJavaScriptの面白さを味わえる理解が進む程に惹かれる設計の妙 以上。以下、詳細。 柔軟性 データをグラフとして表示するには、データを画面上の座標に変換しなければなりません。散布図として表示するためにはデータの値を画面上のXY座標変換する必要がありますし、円グラフとして表示するには値の割合からそれぞれの内角の角度などを
fluentd で集めたログを Splunk で可視化する - 技術ノート
ウェブアプリケーションのログ収集には fluentd を使うとして、集めたログを検索したりグラフ化するには、別途システムを組む必要がある。 最近だと、オープンソースの Kibana というのが流行っているようで、公式ページにも紹介がある。 Free Alternative to Splunk Using Fluentd | Fluentd ここで比較対象とされている "Splunk" だけど、これを fluentd と組み合わせて使っている人は多くないようなので、軽く紹介しておきたい。 Splunkとは？ 商用のログ収集＆検索エンジンとしてはメジャーな製品で、 独自のクエリ言語でログを検索、加工、集計、グラフ化する あらかじめダッシュボードを作っておいてPDFでレポートを送る 検索条件を設定しておいてアラートを飛ばす といったことが出来るようになっている。 詳しくは公式のビデオでも。 Sp
HTMLにおけるimg要素のalt属性
HTML Standardの4.8.1.1 Requirements for providing text to act as an alternative for imagesをざっと把握できるように日本語で箇条書きにしただけのものです。最終的には原文をしっかりと読むべきでしょう。 基本 必ず定義されるべきである その値は空であってはならない その画像に代わりになる最適な文字列である ページ上の全ての画像をそのalt属性の値で置き換えてもページの意味合いが変わってはならない 画像のキャプションや題名、銘とみなされるような補助的な説明を意味するものであってはならない 前後で解説されている情報の繰り返しであってはならない 画像以外に何も含まれていないリンクやボタンで使われる場合 リンクやボタンの目的を明確に伝える文字列を指定する わかりやすく説明するために文章ではなく画像のチャートやグラフを
fluentd + mongodb+ node.js でリアルタイムにグラフを描く - stanaka's blog
追記 2/22 毎回微妙に追記していますが、今回も追記です。最後にmongodbのinsert性能について80lines/secで厳しくなった、と書いてますが、環境か設定まわりがあやしいので訂正します。もうすこし検証してみようと思います。 → 検証して fluentd側の設定の問題であることが分かりました。詳しくは、http://blog.stanaka.org/entry/2013/02/22/171053 追記ここまで 最近は、fluentd + mongodb でログを蓄積していろいろ便利に使っているわけですが、数分に一回集計スクリプトを周したり、 GrowthForecast の画面をリロードしまくるのではなく、もっとリアルタイムで見たい! という欲求が募ってきたので、 node.js を使って実装してみました。( https://github.com/stanaka/realti
1
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
「電卓」のグラフモードが正式機能に昇格 ～「Windows 10 May 2020 Update」で利用可能／複数の方程式をプロット、変数に応じたグラフの変化を確認。線形代数の学習にぴったり
Features
Beautiful HTML5 Charts & Graphs | 10x Fast | Simple API