画像認識と深層学習
日本ロボット学会 ロボット工学セミナー 第126回 ロボットのための画像処理技術 講演資料 https://www.rsj.or.jp/event/seminar/news/2020/s126.html 2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては深層学習，その中でも特に畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNはクラス分類をはじめとして，物体検出やセグメンテーションなど様々なタスクを解くためのベースネットワークとして広く利用されてきている．本講演では，CNNの発展を振り返るとともに，エッジデバイスで動作させる際に重要となる高速化等，関連する深層学習技術の解説を行う． 1. クラス分類向けモデルについて 1.1. ILSVRCで振り返る進化の歴史 1.2. その他重要なモデル 1
【旧版・説明欄参照ください】 サーバーレスアプリケーション向きの DB 設計ベストプラクティス
【2019/09/12 追記】 この資料は旧版であり、最新版が存在します。 2019/09/12 にアップロードしたものをご参照ください 最新版 → https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/db-20190905 --------（元の文）------------------- 2019/05/09 に #AWSLoft Tokyo で開催されたイベント、「イチから理解するサーバーレスアプリ開発」における講演資料の一つです。 ・サーバーレスアプリケーションにおいて Amazon DynamoDB が利用しやすい理由 ・RDB と DynamoDB の設計プロセス・考え方の対比・明文化 ・実例に沿った DynamoDB の設計プロセス解説とサンプル例題 などを含みます。 イベント: https://understandingbasi
ドメイン駆動設計のための Spring の上手な使い方
10. 学んだことをコードで表現する • ドメインの知識をコードで表現する基本スキル • 値オブジェクト、コレクションオブジェクト、区分オブジェクト • 識別オブジェクト、集約 • Repository, Factory • 知識の増加がコードに現れる • パッケージ名、クラス名、インタフェース名、メソッド名 • 洞察の深さがコードに現れる • パッケージの構造、オブジェクトの参照関係、… • コードレビュー：ドメインの学習成果のレビュー • パッケージ名、クラス名、インタフェース名、メソッド名、… • 参照関係／グルーピングの範囲 • コードで表現されたドメインの知識の量は？ 質は？ • コードでの知識表現に工夫の余地は？ 10 技術者はエクセルで知識を表現してはいけない
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
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