機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
AWS Lambda で MeCab を動かす | DevelopersIO
木戸です。 今日はブログもくもく会です。休憩室でみんなでもくもくブログを書いています。 MeCab とは？ MeCab は、オープンソースの形態素解析エンジンです。形態素解析と聞くと、全文検索を思い浮かべる人が多いかと思いますが、それ以外の用途でも活躍の場が多くあります。 例えば 例えば、Amazon Machine Learning （機械学習テクノロジーを簡単に使用できるようになるサービス、以下AML）では、既存データのパターンからモデルを作成し、そのモデルを使用して新しいデータを処理し予測結果を得ることができるのですが、この既存データ、新しいデータに何も処理されていない日本語の文章が含まれている場合は、その予測精度も下がってしまいます。 なぜかと言うと、AML はデータ属性タイプに TEXT を指定した場合、そのフィールドの内容はスペースで区切られた単位をひとつの単語として解釈し、そ
エクセルはクソな理由
エクセルはクソ！！！もうほんとクソ！ もうイライラばっかりしているけれど、まずは自己紹介しておく。 わたしは今年度からの新入社員。研修やらを終え、ここ数日エクセル使う仕事をやってみていた。 ちなみに今までエクセルの経験値はほぼない。これまでも、なんとなくエクセルに嫌悪感を感じていて、なるべくエクセルを避けていたし、これまではそれでなんとかなってきた。しかし今般、エクセルを業務で触っていて、今まで何に嫌悪感を感じていたのか、その理由がはっきりしてきた。 今回ここにその理由を記録しておこうとおもう。 なお、事前に断っておくが、エクセルが有用かつ重要であることは認識している。 エクセルがクソな最大の理由 ・入力と閲覧が一緒 もう色々クソすぎて何が重要なクソ加減かを理解するのに時間がかかったけど、おそらくここが最大にして最悪のクソなポイントではないだろうか。 今回、とある共有フォルダ（社内NAS）
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