アルゴリズムの意図された働きからの差異によって他に対するひとつの範疇を「特権（あるいはえこひいき）」するような、「不公平」な結果を生み出す、コンピュータシステムにおける体系的、反復的な誤りをアルゴリズムバイアスは説明する。 アルゴリズムの設計や、意図しないまたは予期せぬ利用またはデータがコードされる方法に関係する決定、集積、選択、またはアルゴリズムを学習させる利用だけに限らないものを含む、さまざまな要因からバイアスは生じうる。例えば、アルゴリズムバイアスは、検索エンジンの結果やソーシャルメディアプラットフォーム において観察されてきた。このバイアスは人種、性別、'性的指向'（英: sexuality ）や民族の社会的偏見の強化による、プライバシーの侵害において慎重さを欠いた打撃を有しうる。アルゴリズムバイアスの研究は「体系的かつ不正な」差別を反映するところのアルゴリズムについて多分に関わる
「だんご屋のひまつぶし」とは 最長手順の問題は…？ 組み合わせ、グラフ問題 プログラムで解く 状態の列挙 グラフの構築 最短経路問題を解く WASM化して、ブラウザ上で解く もしもすべて異なる団子だったら さらに一般化していくと 到達可能性 頂点数 本数を固定し、高さを変える 高さを固定し、本数を変える まとめ Repository 「だんご屋のひまつぶし」とは 「ハノイの塔」の派生型のようなパズル。 高さ3の串が3本あり、3色の団子2個ずつ計6個が刺さっている。これらを1個ずつ移し替えて、ある状態からある状態へと遷移させる、というゲーム。 移動できるのは各串で一番上にある団子だけ。 団子の大きさのような概念はなく、高さ3以内であればどこにでも動かせる。 単純なルールだがなかなかに奥が深く、じっくり考えて動かさないと最適な手順で達成するのは意外に難しい。 パズルオーディションというもので最
If you’ve ever built a web service or a web app, you know the drill: pick a database, pick a web service framework (and in today’s day and age, pick a front-end framework, but let’s not get into that). This has been the case for several decades now, and people don’t stop to question if this is still the best way to build a web app. Many things have changed in the last decade: Disk is a lot faster
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Raft (algorithm)|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説
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ミニバッチを使い上下に行ったり来たりしながら目的関数の値が減少していく例 確率的勾配降下法（かくりつてきこうばいこうかほう、英: stochastic gradient descent, SGD）は、連続最適化問題に対する勾配法の乱択アルゴリズム。バッチ学習である最急降下法をオンライン学習に改良したアルゴリズムである。目的関数が微分可能な和の形であることを必要とする。 下記の和の形の目的関数を最小化する問題を扱う。 パラメータ はQ(w) を最小化するように推定する。典型的には、 は i 番目の訓練データ。 古典的な統計学において、和の最小化問題は、最小二乗問題や最尤推定問題などにあらわれる。一般的なケースでは、和を最小化する推定量はM推定量と呼ぶ。しかしながら、Thomas S. Fergusonの例[1]などで示されるように、いくつかの最尤推定の問題において、最小解ではなく局所解を要求
この項目の現在の内容は百科事典というよりは辞書に適しています。 百科事典的な記事に加筆・修正するか、姉妹プロジェクトのウィクショナリーへの移動を検討してください（ウィクショナリーへの移動方法）。（2018年12月）
アプリケーションなどOSより上に作られる高水準のプログラムではハードウェアの速度と容量を考慮しない数学的キャッシュアルゴリズムが使われ主にこれを本稿の対象とする。キー探索用マップと明示的キャッシュサイズ(対となる値が保持されているキーのサイズ)は計算量に含まれない。 LRU 最も単純かつ高性能な基礎的キャッシュアルゴリズム。そのため性能比較のベースラインとして常に使用される。逆に言えば実用最低水準の性能である。スキャン耐性皆無でスキャン一発でキャッシュとヒット率がリセットされゼロからやり直しになるため非常に脆く不確実な性能となりベンチマークにおける性能が表面上さほど悪くなく見えても実際の性能はこのような外乱により大きく低下しやすい。このためLRUより高度な主要アルゴリズムはすべて大なり小なりスキャン耐性を備えている。ちなみにプログラミング言語最大のパッケージマネージャであるJavaScri
はじめに この記事は、ChatGPTを受けての競プロ周りの情報、およびchokudai個人の意見を発信したものです。基本的にはAtCoderの運営についても同方針を取る予定ですが、方針が変わり次第、AtCoderのHP/Twitter等で告知されます。 現在のAtCoderにおける競プロAIの実力についての事実 AtCoderのコンテストに対するソースコードはインターネット上に多くあり、おそらくそれを学習してChatGPTなどが作成されているため、過去問を利用して解ける/解けないを判定すると、過剰に解ける側に寄ってしまいます。 そこで、最新のコンテストで調査した事例について、Twitterからいくつか引用します。 ABC280にChatGPTを参加させてみました。結果はC問題まで解くことができ、順位は7245人中5290位でした。 A問題→ノータイムで正解 B問題→ノータイムで正解 C問題
東大卒、TNK出身の勝俣社長と、慶應卒の金田氏が主要経営陣とのこと。 株主にもエアトリやトレンダーズなど上場企業が並びます。 こちらのアルゴリズム社が、年商40億円、利益率はキーエンス超えしているとのこと。。その一方で、このインタビュー記事の中身を読んでも事業は全く不明。 ベギラマくんからも、「事業内容を話さないという強い意志を感じる」と指摘されています。 話題になっていたアルゴリズムさん面白い。スポンサードで2本記事出しているけど、絶対に事業内容を話さないという強い意思を感じる。Wantedly見てもほぼ事業内容は記載がない。でも人手は欲しい。M&Aも積極的。 つまり事業モデルは一定カネがある企業であれば真似ができるので早めにEXITしたいのか。 pic.twitter.com/nkMxQ5DuT2 — ベギラマくん (@cogitopp) October 13, 2022 今回はこちら
📝 イベントレポートも発信しています 📝 コチラから：https://pr.forkwell.com/events/forkwell-library-01/ ⏳ プログラム 0:00 待ち時間 4:59 オープニング 9:08 基調講演「30 分でわかる！アルゴリズムの基本」『問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』著者 米田 優峻 氏 45:12『問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』プレゼント企画のご案内 52:41 視聴者Q&Aパネルトーク「アプリケーション開発で活かせること」shisamaさん × 米田 優峻さん 🐦 気づき・感想をシェアしてね 参加者全員で、この勉強会からの気づきを最大化しましょう！ 以下の Twitter ハッシュタグでツイートをお願いします。 #Forkwell_Library URL：htt
こんにちは、square1001 です。 現在は東京大学の学部 1 年生をしています。私は中学 1 年の頃からプログラミングをやっていて、特にアルゴリズムが大好きです。AtCoder をはじめとする 競技プログラミング にも取り組んでいて、中高生のときは 情報オリンピック にも参加していました。 本記事では、アルゴリズムや競技プログラミングに興味がある方、あるいはプログラミングをやっているけどアルゴリズムをよく知らない方に アルゴリズムはどんなもので アルゴリズムを使うとどんな問題が解けて アルゴリズムが地球のように広く、多様で、奥深く、そして楽しいこと を知ってもらおうと思っています。 アルゴリズムの世界へようこそ 時代は 2020 年代に突入し、急速に IT 化 や DX が進んでいく中で、問題を効率的に解くアルゴリズム技術の重要性が、ますます高まっています。そして、アルゴリズムは、世
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
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