「機械学習：技術的負債の高利子クレジットカード」のまとめ | Recruit Tech Blog
アドバンスドテクノロジーラボの石川有です． 株式会社リクルートテクノロジーズ Advent Calendar 2014 – Qiita の 12/16 分でエントリーを書きます． 大規模データを扱った機械学習用ライブラリがオープンソースで利用できる便利な時代ですが，まだまだ真の意味でエンジニアリングと機械学習研究の融合は果たせていないと思います． 従来のソフトウェアエンジニアリングではソースコードに対する知見が提案され実用されていますが，いざ機械学習システムの開発・運用に適応してみると「それだけ」では足りないということを実感します． その開発と運用のしづらさは何によるものなのか，それを回避するためのアンチパターンはなんなのかなどのヒントを，Google の D. Sculley らが Machine Learning: The High Interest Credit Card of Te
Google DeepMind、AlphaGoに圧勝（100勝0敗）する新たな囲碁AIプログラム「AlphaGo Zero」を発表。囲碁の基礎ルールのみ教え3日間で500万回強化学習
Google DeepMind、AlphaGoに圧勝（100勝0敗）する新たな囲碁AIプログラム「AlphaGo Zero」を発表。囲碁の基礎ルールのみ教え3日間で500万回強化学習 2017-10-19 Google DeepMindは、囲碁の世界トッププロ棋士を破ってきたコンピュータ囲碁AIプログラム「AlphaGo」に圧勝する新たな人工知能プログラム「AlphaGo Zero」を論文にて発表しました。 Mastering the game of Go without human knowledge（PDF） AlphaGoは、数千もの打ち手のデータを学習し強化しましたが、AlphaGo Zeroは、このステップをスキップし、答えなしの白紙の状態からランダムにプレイし強化学習する手法を取り入れます。 過去のデータからではなく、囲碁の基本ルールだけ教えて、あとはAI同士が教師なし学習で対
神はAI？ 元Googleエンジニアが宗教団体を創立
神はAI？ 元Googleエンジニアが宗教団体を創立2017.10.05 20:0012,001 塚本 紺 AIを神として実現する宗教理念。 現在UberとGoogleのWaymoは自動運転車に関する機密情報の盗用をめぐって争っています。その中心にいるのが元GoogleエンジニアであるAnthony Levandowski氏です。Levandowski氏は自動運転トラック会社であるOttoの共同ファウンダーであり、そのOttoは2016年にUberに買収されています。Google在籍時の機密情報を盗んでOttoでの自動運転トラックの開発に利用した、とGoogleに訴えられて業界で大きな話題になり、今年5月にはUberからも解雇されています。 そんなLevandowski氏が｢Way of the Future｣という宗教団体を創立していたことが、この度WiredのBackchannelの報
Googleの「最高の上司」がチームの生産性を高めるためにしていること | ハイクラス転職ならdoda X（デューダエックス）
ポーランド生まれ。2000年に来日。ベルリッツ、モルガン・スタンレーを経て、2011年Googleに入社。アジアパシフィックにおけるピープルディベロップメント、2014年からグローバルでのラーニング・ストラテジーに携わり、人材育成と組織開発、リーダーシップ開発などの分野で活躍。現在は独立し、モティファイ株式会社で新しい働き方と良い会社作りを支援する人事ソフトを開発・提供。『0秒リーダーシップ』『世界一速く結果を出す人は、なぜ、メールを使わないのか グーグルの個人・チームで成果を上げる方法』著者 データが導き出したGoogleの「最高の上司」 —Googleが考える「最高の上司」とはどのような人でしょうか。 前提として、私やGoogler（グーグラー、Google社員のこと）は「上司」という言い方が好きではありません。 たしかに多くの企業はピラミッド型組織で、命令は上から下へと伝わるようにな
Google、中の人の「女性は生まれつきエンジニアに向かない」文書回覧で社内騒然
Google、中の人の「女性は生まれつきエンジニアに向かない」文書回覧で社内騒然：Googleさん ダイバーシティ重視を打ち出しているのにエンジニアの女性比率がなかなか上がらないGoogleさん。男性エンジニアが「だって女性はエンジニアに向いてないんだよ」という社内文書を公開して大騒ぎ。新任のダイバーシティ担当幹部の最初のジャブは無難なものでした。 Googleを含むシリコンバレーのIT企業は「ダイバーシティ」にとても気を使います。男女平等、人種差別なし、健全な職場です！ とアピールしないと人権団体や政府から叱られるからでもあり、実際にダイバーシティを重視した方が結果的に会社のメリットになる（と考えている）からでもあります。 それでも蓋を開けてみると、Googleの男女比率は半々には程遠く、特に技術職に占める女性は全体の2割です。 Googleは男女半々になることを目指していますが、8月3
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
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
