データ解析作業の救世主！ 超絶☆実験ビルドシステムmafをOSS公開しました - Preferred Networks Research & Development
Photo by midiman under Creative Commons License (original) メリークリスマフ！ 得居です。今日はクリスマスですね。皆様昨日はいかがお過ごしでしたでしょうか？ クリスマスということで、今日は私たちから皆様に、特にデータ解析や論文執筆、手法の比較検証のために計算機上で様々な実験をしている方々に、プレゼントがあります！ Github – pfi/maf 今日、実験結果を「ビルドする」ためのツールmafを公開しました！ mafは、PFIでもよく使われているPythonベースのビルドツールwafを実験に使うための拡張です。大まかな使い方を学ぶために、ドキュメントとサンプルも公開しています。 maf — maf 0.1 documentation サンプル 実験手順をビルドだと思って宣言的に書くこと自体はwaf等既存のビルドツールで可能です。m
maf入門 — maf 0.2 documentation
maf入門¶ この文書ではmafを使いはじめようとしている人のために、mafとは何で、何のためにあって、どうやって使うのかを解説します。 その途中、ビルドツールを用いた実験計画の記述という、mafを使う上で必須となる考え方を紹介します。 具体的な使い方を解説する上で、ビルドツールwafの使い方については既知として進めます。 これを読む皆様に快適な実験生活が訪れることを願っています！ mafとは¶ maf はコンピュータプログラムを用いた実験を記述するための環境です。 特に実験対象となるプログラムに設定やパラメータがあり、その設定・パラメータを様々な値に変えたときの実験結果を管理・処理・比較する場合に有用です。 mafは当初、機械学習の実験を新たに始めるときに役立つツール集という位置付けで作り始めました。 現在は機械学習に依らず、ソフトウェアやアルゴリズムの比較実験・検証に広く用いることがで
ﾋﾟｰFIの研究開発現場
FaceBook のAIチームが研究の発表論文である "Memory networks"とその拡張である"Towards AI-complete question answering: A set of prerequisite toy tasks."を簡単に紹介します。 [1] Weston, J., Chopra, S., and Bordes, A. Memory networks. In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015a. [2] Weston, J., Bordes, A., Chopra, S., and Mikolov, T. Towards AI-complete question answering: A set of prerequisite toy tasks. arX
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GitHub - retrieva/pficommon: General purpose C++ library for PFI
