このスライドは、2022/4/14 に実施されたイベント『問題解決のための「アルゴリズム × 数学」- Forkwell Library #1』の基調講演を加筆修正したものです。実際の講演（35 分）を見たい方は、以下の URL をご覧ください。 https://www.youtube.com/wat…
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスなオーサリングをサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使
アルゴリズムを楽しく学ぼう！ 独習に役立つWebサイト・参考書・競技プログラミングを紹介〈13選〉 プログラムの性能を改善して開発スピードを向上させるため、アルゴリズムを気軽に、かつ楽しく学べるWebサイトや書籍など、13種類のさまざまなコンテンツを紹介していきます。 アルゴリズム（algorithm）とは何なのでしょうか？ 例えば、 Wikipediaにはこうあります。 アルゴリズムとは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。 「問題を解くための手順を定式化した」とは、ソフトウェアエンジニアにとって「プログラミング」のことです。 みなさんも日々の開発業務において、問題（要件）を解くための手順を考え、その手順を特定のプログラミング言語で表現していませんか？ アルゴリズムは、一般に「ソート（整列）」や「探索」と
2016年10月にfreeeがマネーフォワードを相手取り、特許侵害で提訴した訴訟について、7月27日に第一審判決が言い渡された。結論として、マネーフォワード側の主張が全面的に認められ、freeeの請求が棄却される形となった。 （左から）マネーフォワード執行役員管理本部長の坂裕和氏、同社代表取締役社長CEOの辻庸介氏、日比谷パーク法律事務所代表パートナーの久保利英明氏、同パートナーの上山浩氏 通常、知財訴訟は14カ月程度の期間が必要となるが、今回の場合は9カ月でのスピード判決となった。マネーフォワードでは、freee側がマネーフォワードの持つ技術についての十分な検証を実施せず、特許を侵害していないとする実例に対して具体的な反論もないことから、早期終結につながったと分析している。なお、freeeは提訴の6カ月後に、別特許の侵害も主張したが、タイミングが遅すぎたとのことで裁判所から却下されている
By Mariano Mantel 2016年のアメリカ大統領選挙にロシアが関与したとして当局による関係者の捜査が続き、同年8月にはロシアの情報機関がアメリカの地方自治体職員122名にサイバー攻撃を仕掛けていたことがNSA機密文書から判明する一方、世界的に有名なセキュリティ対策ソフト「カスペルスキー」が同じロシアで生まれるなど、ロシアは世界的に見てもサイバー関連技術が高い国と捉えられています。これはつまり、優秀なコンピューターエンジニアが多く育っていることを意味するのですが、なぜロシアではそのような人材をはぐくむことができたのか、セキュリティ関連ジャーナリストのBrian Krebs氏がブログで解説しています。 Why So Many Top Hackers Hail from Russia — Krebs on Security https://krebsonsecurity.com/2
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
いしたーです。アルバイトで機械学習やってます。こんにちは。 とある勉強会に出席したときに、「機械学習をやりたいけどわからないことが多い」という意見を聞いたので、いくつかアドバイスを載せておきます。 ##読む前の注意 研究についてのアドバイスは書いていません。趣味で機械学習をやろうと思っている方が対象です。 この記事は他の方の意見をまとめたものではありません。私個人の経験に基づいて書いたものです。よって、この記事の内容はほとんど「私の意見」です。 以上2つの注意点を踏まえた上でお読みください。 ##「機械学習で何をしたいのか」を決めてほしい 機械学習を学ぶ前に、機械学習を使って何をしたいのかを決めてください。 機械学習は数式がたくさん登場したり、難しい概念を理解しなければならなかったりすることがあります。 やりたいことを決めてから学ぶと、今自分はある目的を達成するために学んでいるんだと思うこ
１カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる（授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう）。 友人の物書堂の社長の広瀬くん（iPhone辞書アプリ開発の大御所！）も、たまたまいっしょに講
この画像を大きなサイズで見る 現在の人工知能の隆盛の原動力ともなっているのが機械学習だ。コードを書き、ポーカーを嗜み、ガン治療の発見に挑むという行為が可能になっているのは、この学習アルゴリズムのおかげだ。だが、そこには偏見（バイアス）の問題が潜んでいる。 アメリカ・ニュージャージー州、プリンストン大学では、GloVeというアルゴリズムを使い、AIにインターネットで8,400億の単語を学ばせ、その思考に人間が作り出したデータに潜むステレオタイプが再現されることを証明した。 それは人種と性別に関連する偏見だ。 AIロボットは人間の悪しき性質も学習してしまう 「AIの進化が加速しているのは、人間の知識を探り、それを自身に入力する仕組みがあるからです」とジョアンナ・ブリソン（Joanna Bryson）氏は説明する。 今回は人が知らず知らずに持ち続けている偏見が伝わる仕組みについても分かってきたと
この記事はMath Advent Calendar 2015 2日目の記事です。 前回の記事は515hikaruさんのMath Advent Calendar 2015 一日目 - 515 ひかるのブログ 日常編です。 とあることから、30歳にして数学を学び始めました。いまは毎日楽しく数学の書籍を読んだり方程式を解いたりしています。 本記事では、僕と同じようにもう一度数学を学びたいなと思っている人向けに、数学の魅力を再発見する方法を紹介します。 30歳にして数学を学び始めたきっかけきっかけはプログラマのための数学勉強会です。 とあるご縁でこの勉強会で発表することになり、そこから数学を学び直しました。 内容については、以下の記事を参照ください。 プログラマのための数学勉強会@福岡に登壇してきました プログラマのための数学勉強会@福岡#2に登壇してきました この数学勉強会で数学を勉強することに
![30歳から始める数学 [ SHOYAN BLOG ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/74b2dd7a001a2f4d1f9a5106a0eff5d4e9030292/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2F48n.jp%2Fimages%2Flogo.png)
NHK・Eテレの幼児向け教育番組「ピタゴラスイッチ」は、子どもには少し難しいテーマを取り上げた“大人向けピタゴラスイッチ”を、2013年1月2日（水）と1月3日（木）に放送します。オリジナルコーナーや定番の「ピタゴラ装置」などは、グレードアップして登場するとのこと。テーマは難易度別で、1日目は「ちょいむず」、2日目は「かなりむず」です。両日とも、放送時間は午後11時30分～深夜0時です。 ▽ http://www.nhk.or.jp/kids/program/otonanopitagora.html 中学生以上を対象にした「大人のピタゴラスイッチ」では、子どもだと難しく感じるような概念や考え方を分かりやすく紹介します。1日目に放送する「ちょいむず」のテーマは、アルゴリズムとレイヤー。2日目の「かなりむず」では、機構と認知科学を取り上げます。解説者は、通常番組でおなじみのキャラクター「百科お
プログラマというのは、道具に慣れることが、実力があがることにならないのですよね。だから、勉強せず業務経験だけだとレベルが低いままということになってしまう。 Javaを10年さわり続けて、Strutsを5年さわり続けても、それだけでは、与えられた画面を手際よく作成できるようになるだけで、たとえばStrutsすらよりよく使えるようになるわけではなかったりする。 Javaにしても、「volatileってなんですか？」という問いに、まあ知らないのはしかたないとしても、解説を見ながらですら答えられない可能性がある。 プログラムの反復生産は、プログラミング能力の向上にあまりつながらない。設定や記述に慣れるだけだ。そして、この「慣れ」というのには「難しいからそもそも実装を回避する」というようなものも含まれる。実力の向上は、作業ができるレベルで止まってしまう。 プログラマとしての実力をあげるための勉強が自
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