LLMマルチエージェントを俯瞰する社内のテックトークで紹介しました。
図式で学ぶ量子論 #1 ～量子論の数学的構造～｜Kenji Nakahira
連載の記事一覧： #1 量子論の数学的構造 #2 CP写像の基礎 #3 確率論としての古典論・量子論（前編） #4 確率論としての古典論・量子論（後編） #5 プロセスの表現 番外編 2準位系から多準位系への演繹による拡張は難しい 番外編その2 堀田先生の書籍（中略）演繹的に導けていない 番外編その3 量子もつれ状態と非局所相関について 書籍「図式と操作的確率論による量子論」を22年10月に出版する予定です。本書の紹介を兼ねて，有限次元系の量子論の基礎を数回に分けて紹介したいと思います。 はじめに量子論を理解するためには，その「数学的構造」と「操作的・確率的な性質」の両方を理解することが重要かと思います。操作的・確率的な性質のうち直観的に理解しやすいものから出発して，量子論の数学的構造や他の性質を素直に導ければ都合がよいのですが，今のところ容易に導く方法は知られていないようです。結局，量子
意外と知られてない？AWS Prescriptive Guidance（AWS規範的ガイダンス）めっちゃ使えるよ | DevelopersIO
AWS Prescriptive Guidance（AWS規範的ガイダンス）について紹介されているものが少なったので、ひょっとして未だ認知度低いんじゃないか？ということで紹介したいと思います！ AWS Prescriptive Guidance（AWS規範的ガイダンス） Amazon Web Services (AWS) Prescriptive Guidance provides time-tested strategies, guides, and patterns to help accelerate your cloud migration, modernization, and optimization projects. These resources were developed by AWS technology experts and the global communi
Dockerfileのベストプラクティス Top 20
本文の内容は、2021年3月9日にÁlvaro Iradierが投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/dockerfile-best-practices/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 Dockerfileのベストプラクティスのクイックセットをイメージビルドに適用することで、セキュリティ問題を防ぎ、コンテナ化されたアプリケーションを最適化する方法を学びます。 コンテナ化されたアプリケーションやマイクロサービスに精通している人なら、自分のサービスがマイクロサービスであることに気づいているかもしれません。しかし、脆弱性の検出、セキュリティ問題の調査、デプロイ後の報告や修正など、管理のオーバーヘッドがマクロな問題になっています。 このオーバーヘッドの多くは、セキュリティをシフトレフトし、開発ワークフローの中で可能な限り早く潜在的な問題に取り組むこ
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
PlantUML で JSON データを簡単視覚化
最近，仕事で使うことがあってたまたま気がついたのだが， PlantUML って JSON や YAML のデータを視覚化できるんだね。 やり方は簡単。たとえば { "firstName": "John", "lastName": "Smith", "isAlive": true, "age": 28, "address": { "streetAddress": "21 2nd Street", "city": "New York", "state": "NY", "postalCode": "10021-3100" }, "phoneNumbers": [ { "type": "home", "number": "212 555-1234" }, { "type": "office", "number": "646 555-4567" } ], "children": [], "spous
分析組織を「分析」する｜NEO CAREER Data Analytics Blog｜note
3行まとめ ・分析組織のロードマップとフェーズを分析 ・分析組織の戦略と組織体制を分析 ・分析組織を運営する上での注意事項を列挙 データソリューショングループの天野です。 最近運動不足を解消するために体組成や歩数をモニタリングしており、徐々に成果が出ています。「継続は力なり、計測も力なり」ですね。 前回公開の記事から時間が空いてしまいましたが、今回は事業会社の分析部門責任者の観点から分析組織を「分析」するというテーマにて記事を書きました。 具体的には分析組織の運営に関わるロードマップやフェーズ毎の役割を始め、個社毎に策定するデータ戦略に用いられる要素や分析組織の体制パターン、そして知っておくことや避けた方が良いことなどを「分析」します。「分析」というワードがありますが持論をまとめているだけで、データがまったく出てこないので客観性に乏しくデータ分析者には物足りない内容かもしれませんが、ひとつ
GNNを使ってビットコインWalletを分類して可視化してみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは。次世代システム研究室のC.W.です。 暗号資産って最近流行っていますね。今年の年始からビットコイン(BTC)の価格がジェットコースターの様に動いているのは皆さんご存知かと思います。その後ろにインフルエンサー達がSNSで暗号資産の良し悪しについて発信して価格を動かしたり、BTCの資産家が膨大なBTCを買い売りしていることが存在しています。 BTCの一つの特性は全ての取引(Transactions)が公開資料です。ですけど、前記のインフルエンサーや資産家の様なことが存在しているのは分かっていますが、そうの様は容易に捉えることができません。その根本的な原因は複雑なTransactionsのネットワークと個人が複数のWalletを所有しているのだと思います。その謎を少しでもときたいため、今回は機械学習のGraph Neural Network(GNN)を使ってTransaction N
【備忘】WSL2でTCPで名前解決要求できなかった話 - 勉強日記
DNSとネットワークの勉強になったのでまとめてみる 現象: WSL2のデフォルトのフルリゾルバーにTCPで名前解決要求するとconnection refused 詳細 connection refusedを回避してみる 現象: WSL2のデフォルトのフルリゾルバーにTCPで名前解決要求するとconnection refused UDPは通る: dig www.google.co.jp A ; <<>> DiG 9.11.3-1ubuntu1.9-Ubuntu <<>> www.google.co.jp A ;; global options: +cmd ;; Got answer: ;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 63879 ;; flags: qr rd ad; QUERY: 1, ANSWER: 9, AUTHOR
Developers.IO 2020 ConnectのDay4でAmazon SageMakerに関するライブセッションを担当しました #devio2020 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部の貞松です。期末の多忙と格闘中です。 2020/6/17〜2020/7/7の期間で、クラスメソッドの年次技術イベント「Developers.IO 2020 CONNECT」が開催されています。 私は本日(2020/6/26)のDay4に「実践 Amazon Sagemaker - 全体像からユースケースまで」というタイトルでライブセッションを担当しました。 当日のスライド 当日のスライドはこちらです。 実際のライブセッションではSageMaker Studioの画面をお見せしながら発表していたので、スライドだけだとわかりにくい部分は後日YouTubeのクラスメソッドチャンネルで公開されるセッション録画を見ていただけると幸いです。 ※動画公開され次第、こちらにも貼る予定です。 2020/6/29更新 セッション録画が公開されました！(下にYouTubeの動画埋め込
【ネットワークの統計解析】第8回 事例紹介「Uber における GNN の活用」 - Sansan Tech Blog
こんにちは． DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． 夏の訪れを感じつつある最近ですが，ランニングをはじめました． 形から入ろうと思い，かっちょいいシューズとウェアを揃えたのですが，なんとか1週間は続いており気分が良いです． まだまだ2, 30分走るだけでバテバテになってしまいますが，いずれは健康大魔神になろうと思っています． さて，この連載では，自分の勉強・復習も兼ねて，ネットワークデータにまつわる（統計）解析を気の向くままに紹介しています． 前回の記事では，グラフラプラシアン・グラフフーリエ変換について簡単におさらいしました． あまり理論やモデルの紹介ばかりが続いても面白くないので，今回の記事ではビジネス応用の事例紹介をしたいと思います． 具体的には，Uber における GNN の適用事例を2つほど取り上げることにしました． 私たちの生活にもすっかり浸透した Uber や UberEat
GNNとグラフ信号処理 - 理とかなんとか
概要 GNNは, 信号処理の観点でローパスフィルタの効果を持っている. そして, GNNが通常のMLPに比べて高精度となるようなデータでは, 低周波成分に(タスクに関して)有用な情報が多く含まれており, 高周波成分には無駄な情報が多いようなケースになっているように見受けれられる. また, 実際にタスクの精度を様々なフィルタで比較すると, 信号処理の観点での性質が反映された結果を与えている. GNNの最も大きな役割（通常のMLPとの違い）は, ローパスフィルタとしての性質の影響なのではないかと考えられる. 逆に言うと, ローパスフィルタとしての性質が生かせるようなデータが, GNNの効果が最も期待出来るものなのではないかと考えられる. 内容 はじめに GNNとはどのようなものだったか？ 信号処理のいくつか GNNのローパスフィルタとしての役割 まとめ 1. はじめに Graph Neural
RAPIDS and Amazon SageMaker: Scale up and scale out to tackle ML challenges | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog RAPIDS and Amazon SageMaker: Scale up and scale out to tackle ML challenges In this post, we combine the powers of NVIDIA RAPIDS and Amazon SageMaker to accelerate hyperparameter optimization (HPO). HPO runs many training jobs on your dataset using different settings to find the best-performing model configuration. HPO helps data scientists reach top performance, and is a
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Sessions, Tokens, JWT, SSO, and OAuth in One Diagram
WSL IP address & Subnet is never deterministic (Constantly changing) · Issue #4467 · microsoft/WSL
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A Custom SpaCy Model Deployment with AWS ECR, SageMaker & Lambda
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