TechCrunchSocial media platform TikTok says that a bill banning the app in the U.S. is “unconstitutional” and that it will fight this latest attempt to restrict its use in court. The bill in questio
コロナ前のデータで訓練された機械学習モデル、現在完全に破綻 | ScanNetSecurity
ガートナー社によると、新型コロナのパンデミック以前にビジネスを行うために構築された機械学習モデルは、経済がロックダウンから立ち直るにつれもはや有効ではなくなり、企業は機械学習と企業データ管理において新たな課題に直面することになるという。 同社の調査グループは、「新型コロナの余波による極端な混乱により ... 過去のデータに基づいた多くのモデルが無価値になってしまった」と報告している。 例えば、製品推奨エンジンやネクスト・ベスト・オファーに機械学習を一般的に使用している企業は、そのアプローチを再考する必要があるだろう。教師あり機械学習モデルを再訓練するに十分なコロナ後のデータがないため、機械学習技術の幅を広げる必要がある。
PyTorchで学習したモデルをOpenCVで使う - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
以前、Keras+Tensorflowで学習したモデルをOpenCVで推論に使用する方法について解説したことがありました。 run Keras model on opencv from Takuya Minagawa www.slideshare.net OpenCVにはDNNモジュールという畳み込みニューラルネットワークを使用するための機能があります。ただこれは主に推論用で、学習のためには別のディープラーニングフレームワークで作成したモデルを別途読み込む必要があります。 OpenCVはTensorflowやCaffe等いくつかのフレームワークをサポートしているのですが、前回は初学者にも使いやすいだろうという理由でKears+Tensorflowのモデルを選択しました。なお、OpenCVはTorchはサポートしてますがPyTorchはサポートしてませんでした。 しかしながら、OpenCVは
グループドデータの非負値行列因子分解 - 廿TT
モチベーション たとえばこういう表がある。 gist.github.com 表の左のほうにユーザー層の情報、右の方にユーザー層ごとのブログへのアクセス経路が書かれている。 どのユーザー層がどの経路を好むか知りたいとする。 そこでトピックモデルとしてポアソン分布を使った非負値行列因子分解を考える。 （トピックモデルシリーズ 6 GaP （Gamma-Poisson Model） - StatModeling Memorandum などを参照。） ユーザー層が文書、アクセス経路が単語に対応する。 ユーザー層の情報を捨てて、行列を分解してしまうのはおもしろくない。 ユーザー層の情報を説明変数として、ユーザー層ごとにトピックの構成が変わるようなモデルにしたい。 モデル 観測値を行列の積 で近似することを目指します。 Y: 観測された分解したい行列(N行K列) X: 観測された説明変数(N行J列)
Stan：隠れマルコフモデル① - 機械学習・自然言語処理の勉強メモ
はじめに 今回は隠れマルコフモデルをStanで実装する。 隠れマルコフモデル自体は以前に書いた。 kento1109.hatenablog.com 今回は教師ありモデルを考える。 教師あり「隠れ状態」が既知のモデル。 前回の例で考えると、「晴れ→雨」などの遷移状態が与えられているモデル。 その状態から、「遷移行列」と「出力行列」を推定する。 モデル コードは以下のようにシンプル。 data { int<lower=1> K; // カテゴリーの数 int<lower=1> V; // 単語(word)の数 int<lower=0> T; // 時点の数 int<lower=1,upper=V> w[T]; // 単語(word) int<lower=1,upper=K> z[T]; // カテゴリー vector<lower=0>[K] alpha; // 推移(transit)確率の事前
将来発生するトランザクション数を予測する方法 - ZOZO TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。 webで発生するトランザクション（購買など）の中には、確率分布を仮定することで抽象化できる物があります。 今回は、トランザクションが発生する現象をモデリングする手法のひとつであるBG/NBDモデルと、この手法にもとづいて将来発生するトランザクションの回数を予測するためのライブラリであるlifetimesを紹介します。 トランザクションのモデリングについて 1987年にSchmittlein等によってPareto/NBDというモデルが提案されました。これは顧客の継続的に発生する購買行動に確率分布を当てはめ抽象化する手法で、結果として将来発生する購買を予測することに成功しました。顧客が離脱したか否かの判断や顧客生涯価値の見積もりが可能になるという点で、Pareto/NBDモデルは顧客分析における非常に強力なツールのひとつです。 Pareto/NBDをベースと
アジャイルエンタープライズに驚いた - L'eclat des jours(2018-03-11)
_ アジャイルエンタープライズに驚いた 翔泳社からアジャイルエンタープライズが送られてきたのでありがたく読み始めた（他にもいろいろあるのだが、紙質（表紙の固さ）とか字の大きさとかが妙に具合が良かった）。 1章を読み始めていきなり衝撃をくらわされた（注）。 アジャイルという言葉に対してのすでに持っている概念とエンタープライズという言葉から、大規模開発に対してアジャイルのメソドロジーを適用するための方法論の本かと思っていたからだ。 全然違った。 一言で本書の内容を言えば、常に変化に対応することで生存し成長する企業をつくるには、どのような文化がふさわしく、いかにそれを構築するか、について説明したものだ。 注）節題が「1.1 本書の革新性」とくるので、あまりの自信たっぷりっぷりに斜に構えて読んでいたからかも知れない。 冒頭の「最も高い顧客価値に目を向けている企業を想像してください。」が額面通りだっ
ドメイン駆動設計の定義についてEric Evansはなんと言っているのか[DDD] - little hands' lab
DDD連載記事 なぜDDD初心者はググリ出してすぐに心がくじけてしまうのか ドメイン駆動設計の定義についてEric Evansはなんと言っているのか モデルでドメイン知識を表現するとは何か ドメイン駆動設計で実装を始めるのに一番とっつきやすいアーキテクチャは何か ドメイン駆動 + オニオンアーキテクチャ概略 背景 ドメイン駆動設計について、「どうやって実装するのさ？」の前に、まずは定義について認識合わせをしたいと思います。 「ドメイン駆動設計とは何か？」 ドメイン駆動設計について興味を持った時に、一番最初に疑問に思うのがこれですね。 ところが、ググって見ると結構いろんなサイトでいろいろな書きぶりをしているんですよね・・・。 「顧客と開発者が業務を戦略的に理解し、共通の言葉を使いながらシステムを発展させる手法」 ドメイン駆動設計のメリットと始め方(Codezine記事) - 「厳しい現実の中
![ドメイン駆動設計の定義についてEric Evansはなんと言っているのか[DDD] - little hands' lab](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3b14db14cd5c22ad05868b5027825434b368ad4a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F11696248318756265553%2F8599973812301829057%2F1704288116)
DDD x CQRS 更新系と参照系で異なるORMを併用して上手くいった話
より詳細なCQRSに関する資料はこちら https://little-hands.hatenablog.com/entry/2019/12/02/cqrs 参考資料：http://little-hands.hatenablog.com/entry/jjug2017fall 社内新規プロダクトでDDD, CQRSの思想をベースとしたアーキテクチャを構築し、コマンド(更新系処理)ではSpring Data JPA(Hibernate)を、クエリ(参照系処理)ではjOOQを採用しました。 結果としてそれぞれのORMの良いところを生かした組み合わせのアーキテクチャが構築できたので、その経緯と得られた知見についてお話ししたいと思います。 以下のようなトピックを考えています。 ・CQRSの定義とメリットデメリット ・DDD,CQRSを検討するにあたってのORMの選定ポイント ・構築したアーキテクチャ
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機械学習モデルの説明性・解釈性について -SHAPによる実践あり-｜はやぶさの技術ノート
TensorFlowとKubernetesでGPUを利用したワークフローを構築する