本日の輪読会で僕が担当した論文のメモランダムということで、置いときます。 概要 Gradient Boosted Feature Selection (Xu, Huang, Weinberger and Zheng, KDD 2014) タイトルが示すように特徴量選択をやりたいというのが第一のモチベーションで、これをgradient boosted machineでやろうというお話。ちなみに昨今のKaggleやKDD cupではxgboostが大流行しているわけだが、元はと言えばこれは要はgradient boosted treeである。なので多分これはxgboostの枠組みでもやれるのではないかと勝手に期待してゐる。 1 INTRODUCTION / 2 RELATED WORK 特徴選択が機械学習にとって重要だというのは今更言わなくてもみんな分かっているであろうお話。最も広く用いられて

はじめに Rails 5.0.0.beta1が2015年12月18日にリリースされました。 また、それにあわせてRuby on Railsの公式ブログに主な変更点がまとめられています。（投稿者はあのDHH氏のようです） Rails 5.0.0.beta1: Action Cable, API mode, Rails command beta1がリリースされたということは、Rails 5.0の正式リリースもそろそろ近いということです。 （ちなみにRails 4.0ではbeta1の4ヶ月後に正式版がリリースされました。） Railsユーザーであれば、みなさん早かれ遅かれRails 5.0を使うことになると思うので、事前に予習しておきましょう！ というわけで、上記の公式ブログの内容を翻訳してみました。 これを読めばRails 5.0でどういう変化が起きるのか、だいたい理解できるはずです！ 翻訳の

この記事は、「Machine Learning Advent Calendar 2015」の17日目の記事になります。 「異常検知と変化検知」の本は良書だったので買うのに迷っている人のためにまとめてみました。 間違いがあれば、ご指摘頂けると幸いです。 数式を見て厳密に理解したい方は書籍購入をおススメします。 またコードに直すときはアルゴリズムが必要です。 本書籍ではアルゴリズムも記述してくれいてるのでおススメできます。 本記事ではアルゴリズムには言及しません。 この記事で得られるもの １：異常検知における手法の種類 ２：異常検知における手法をどのシーンで使用するか ３：異常検知における機械学習をどのように応用するか 以上です。 本記事の見方 利用シーンと簡単な手法を記述したので、利用シーン 異常検知の基本的な所だけ抑えたい 異常検知と変化検知の基本的な考え方 ホテリング法による異常検知 単

この記事はMachine Learning Advent Calendar 2015 - Qiitaの16日目です。 今回はDeep learningに関連したトピックであるAdversarial exampleについて簡単にまとめたいと思います（宣言していたものと違いますが...*1）。SNSなどを通じて情報が入ってくることは比較的多い話題だとは思うのですが、日本語でまとめた記事はあまりないかなと思ったので、誰かの役に立ってくれると嬉しいです。 これまでの経緯として、Adversarial exampleはSzegedy et al. (2014)ではじめて提案され、arXivに掲載された2013年12月から現在に至るまで2年間で100を超える引用数があります。ICLRなどを中心とした会議（というかarXiv）で研究・議論が進んでいて、今夏のDeep Learning Summer Sc

あやめゴン太＠連載中 @aya_gon 漫画家 「ケモ耳少女の幸せごはん」連載中→https://t.co/L916Dgqdma 「女魔王様はゆうしゃくんを倒せない。」(原案・ネーム)→https://t.co/Si6vCq8jqN ■経歴・連絡先→https://t.co/u23poS68Zm ■Skeb→https://t.co/h09s4xOqfZ 【無断転載・AI学習×】 https://t.co/yssjHfWP4V

「次のコミケに新作ゲームを出します」といったTwitter広告を個人でも出せる新機能「セルフサービス式広告」を使ってみよう 編集部：小西利明 ゲームタイトルのTwitter広告。このような広告を，誰でも出せる仕組みが実は用意されているのだ 4Gamer読者にもTwitterを利用している人は多いだろうが，最近，TwitterをWebブラウザや公式アプリ上で見ていると，今までなら見かけることのなかったようなゲームアプリやインディーズゲームの広告が表示されることがないだろうか。筆者も先日，まったく知らなかったインディーズゲームの広告がタイムライン上に表示されたため，「おっ？ なんだこれは？」とクリックしてゲームのサイトを見に行ったことがある。 その広告は，Twitterが2015年11月18日に始めた新しい広告サービス「セルフサービス式のTwitter広告」（以下，セルフサービス式広告）を，い

By Lucas Google フォトにはアップロードされた写真を機械的に認識して自動タグ付けする機能があります。時には「なぜこのタグに？」と思うような分類が行われることもあるのですが、「ロボットと人間で写真へのタグ付けの精度を競うと、どちらが精度の高い判断を下せるのか？」ということが判明するのがタグ付け競争「Clash of Tags」です Clash of Tags, a demo by Algolia and Imagga https://demo.algolia.com/clashOfTags/ ロボットvs人間のタグ付け競争を開始するには「Let's Play!」をクリック。なお、イラストによると、対決するのは銀河ヒッチハイク・ガイドのマーヴィンと、ターミネーターのサラ・コナーとなっています。 タグ付け競争の簡単な説明が表示されます。ユーザーが行うタスクはシンプルで、タグとなる単

ドワンゴアドベントカレンダー 19日目 なんかTorとかBitcoinとかの犯罪利用について調べてたのでそのネタを放出しようと思っていたのですが、ドワンゴ要素ない上に犯罪情報が絡むと怒られが発生しそうな気がしたので書いてる途中でやめました。 はてな社内Slackでウォッチしている非業務チャンネル6選 - 平常運転 のパクリです。すいませんでした。 ドワンゴ社内Slack この記事を執筆した時点では1527のチャンネルがありました。*1 はてな社では300ほどらしいので 1ドワンゴ = 5はてな ということがわかりますね。 体感ではこのうち2/3くらいは非業務チャンネルだと思います。私がjoinしているチャンネルは現在約150個ですが、そのうち業務チャンネルは10個ほどでした。 おすすめチャンネル ツイッターアカウント垂れ流し系チャンネル 特定のツイッターアカウントのツイートが垂れ流しになっ