NFLのPlayer Contact Detectionで金メダル獲得＆コンペ振り返り - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 日本時間3/2までKaggleで開催されていたコンペティションである「1st and Future - Player Contact Detection」がとても面白かったのでその共有をします。 なお、私が所属したチームは9位で金メダルを獲得しました。ソリューションは次に記載されておりますので、ご確認ください。 www.kaggle.com どのようなコンペだったのか。 NFLに関するコンペはここ数年連続で開催されています。 1年目：プレイヤーのヘルメットの座標を衝突したか否かを検出する。 2年目：プレイヤーのヘルメットごとにプレイヤーをアサインする
Elastic{ON} 2017 2日目 ｜X-pack Machine Learning の内部に迫る! #elasticon - Taste of Tech Topics
Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら！！ こんにちは！菅野です。 Elastic{ON}2日目！ 最新情報、ユースケースの講演、海外エンジニアとの交流と 脳汁ダバダバな一日でした。 それでは、早速本題のElastic{ON}2日目のレポートです。 参加セッション 私が本日参加したセッションは次の通りです。 Sustainable Harvesting: How a Few Geeks Learned to Elastic Stack Logs Localizing Kibana for the Global Language Landscape This Paper Has Been Plagiarized: How Blackboard Curbs Cheating with Elasticsearch How Warner Bros. is Using Elasti
LINE DEVELOPER DAY 2016 開催のお知らせ « LINE Engineers' Blog
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog saegusa2017-04-16Yoshihiro was a network engineer at LINE, responsible for all levels of LINE's infrastructure. Since being named Infra Platform Department manager, he is finding ways to apply LINE's technology and business goals to the platform. こんにちは。LINEでネットワークやデータセンターを担当している三枝です。2017年1月にJANOG39で登壇する機会を頂きましたので、今回
Elasticsearchと機械学習を実際に連携させる
SensorBeeとfluentdを使ってElasticsearchに機械学習適用後のツイートを流し込んで検索や可視化を助ける話Read less
Airbnbがデータと機械学習コードを公開 | readwrite.jp
今月4日、Airbnbは社内技術のイノベーションにつながる扉を勢いよく開け放った。同社は、オープンソース化した機械学習パッケージ・ソフトだけでなく、自社のデータ・インフラを一部公開し、“ホスト”としてコードを迎え入れる存在になろうとしている。 AirflowとAerosolveはすでに公開中のAirpalに続くことになった。Airbnbは今年すでにAirpalをオープンソース化している。Airbnbはまた、同社の全オープンソース・プロジェクトを管理するairbnb.ioを発表し、Githubページを補完するとしている。 4日の午前、開発者を中心とする同社の会議、OpenAirがサンフランシスコで行われた際に、Airbnbの技術担当副社長であるマイク・カーティスがこのように発表した。 Airbnbは、ソフトウェアを販売するのではなく、ホストの家やアパートなど、今までにはなかった滞在先と利用者
協調フィルタリングを利用した推薦システム構築
6. データ活用領域 Hindsight （見える化） データ活用度 種類 規模 Insight （気づき） Foresight （予測） 単独システムのデータ 複数システムのデータ 社外データとの連携 ② 手軽に始めるクラウドベースの機械学習 • 豊富なアルゴリズムを用いて機械学習を試せる環境を時間単位で手軽に利用可能 • 構築したモデルを他のシステムと連携（API 公開）により直ぐに利用可能 API公開 Azure Machine Learning ① Excel ベースの強力な BI 使い慣れた Excel ベースの UI のため、どの ユーザー部門でも容易に活用ができ、レポー ト表示・項目変更もユーザー主導で Power BI ③-2 データ種類・場所に依存しない Hybrid なデータ結合・共有 • 社内のオンプレ・クラウド環境の構造・非構造データや、 外部のデータを容易に結合で
Deep Learning for Natural Language Processing | Memkite
This blog post gives a brief overview of recent deep learning for Natural Language Processing (NLP) publications sampled from the NLP category published on http://deeplearning.university (disclaimer: this was quickly put together for a local workshop, but hopefully useful) Best regards, Amund Tveit Sentiment Analysis Adaptive multi-compositionality for recursive neural models with applications to
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
SCWを試す - Negative/Positive Thinking
はじめに 分類器の決定版(？)的なSoft Confidence Weighted Learningを試してみた。 Soft Confidence Weighted Learningとは 2012年に提案された、各重みを正規分布と考え更新時にその分布が変わるようにしたConfidence Weighted(CW)関係のノイズに強くなった版 オンライン学習 http://icml.cc/2012/papers/86.pdf 詳しい解説記事 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20120625/1340616659 使用したデータ LIBSVMのページにあるUCIデータセットのa9aを用いた http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/ 学習データ : a9a テストデータ : a9a.t コード 毎
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リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
TechCrunch | Startup and Technology News
Chainer: A flexible framework for neural networks