機械学習エンジニアが知るべき10のアルゴリズム
前回の投稿から大分時間が空いてしまいましたが、現在マーケティング部では、データサイエンスに関する知識を深めるために海外のデータサイエンス記事を翻訳するという取り組みを行っています。主に、KDnuggetsというサイトで紹介されている記事で人気のあるものを中心に選び、原著者より翻訳の許諾をいただけた記事を公開しております。不定期ですが、データサイエンスに関心のある皆様により良い情報を日本語でお届けできるように取り組んで参ります。 初回に取り上げたい記事はJames Le氏の「The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know」です。機械学習の手法が網羅的に紹介されており、実用例も示されています。初めて機械学習に取り組む方のご参考になれば幸いです。 SOURCE https://gab41.lab41.org/the-10-alg
「機械学習」を始める前に知っておくこと・検討すべきこと
人工知能ブームによって機械学習にも注目が集まっています。注目とともに、機械学習に関連したクラウドサービスや事例が様々な業界や分野で発表されています。クラウド形式の機械学習サービスとしても、APIを中心に提供されているものから、プラットフォームとして提供されているものなど様々です。本稿では、機械学習を始める際に検討すべきことについて紹介していきます。最後に、Oracle Cloudで機械学習環境を構築する際のステップについても触れます。 さあ、機械学習を始めましょう！ 第3次人工知能ブームによって、人工知能が急激な盛り上がりを見せています。その技術の1つである「機械学習」にも大きな注目が集まっており、機械学習の名を冠したサービスや事例が多数発表されています。特定のテクノロジーが1つの業界で盛り上がることはありますが、機械学習への注目はあらゆる業界を巻き込んでおり、いわば社会現象ともいえるでし
機械学習によって解決できるかどうかが証明不可能な学習モデルが発見される
機械学習の発達にはめざましいものがあり、画像の中から特定のオブジェクトを認識したり人間の声を正しく認識したりと、機械学習を用いた多くのAIが登場しています。しかしそんな機械学習にも「解決できるのかどうかの『証明』ができない問題」が存在すると、コンピューターサイエンスの研究者が指摘しています。 Learnability can be undecidable | Nature Machine Intelligence https://www.nature.com/articles/s42256-018-0002-3 Unprovability comes to machine learning https://www.nature.com/articles/d41586-019-00012-4 現在、PCやスマートフォンに搭載されたAIから電子メールのスパムフィルターまで、機械学習を用いたアル
一端のゲームエンジニアが"エレベータ"について本気出して考えてみた - KAYAC engineers' blog
こんにちは。技術部サーバーサイドエンジニアの大河原です。 ゲーム作ってます。一応まだ新卒です。 こちらはTech KAYAC Advent Calendar 2017 の23日目の記事になります。 （昨日の記事は我らが@commojunの「新卒一年間で確立した紙のノート仕事術！」でした。） ちなみに前回僕が書いた記事はカヤックのエンジニアのエディタ事情 2017 です。こちらもよかったら是非。 今回は普段から僕らが利用しているエレベータとエレーベータのアルゴリズムについて調べてみました。 ポルトガル・リスボンの観光地でもあるサンタ・ジュスタのエレベーター。上の展望台からはリスボン市街地を一望できる。 ■ なんでエレベータ？ 言うまでもなく、弊社はエレベータを設計したり製造したりしていません。← これといった大きな理由はないんですが、僕自身昔から電化製品とか電子機器とか見るとその性能よりも「
エレベータに見るアルゴリズムの性能と公平性のバランス｜Rui Ueyama
現実世界でもコンピュータの中でも、何らかの性能指標だけを追求すると参加者にとって極端に不公平になってしまうことがある。例えばエレベータとHDDは共通点がありそうに思えないが、この2つは性能特性的にとてもよく似ていて、リーズナブルな性能と公平性を両立させるために同じ制御方法が使われている。これについてちょっと説明してみよう。 1基しかない場合のエレベータの動き方は単純だ。一度上に動き出すと、上で待ってる人や降りる人がいる限り上昇し続ける。同じように、一度下に動き出すと、下で待っている人や降りる人がいる限り下降し続ける。これ以外の動き方をするエレベータはまず存在しないので、これが唯一の制御方法のように思えるけど、別にこうしなければいけないというルールはない。 エレベータの平均待ち時間を最適化することを考えてみよう。そうすると、一方向に動き続ける代わりに、エレベータが現在存在する階に一番近い人の
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スナック菓子の袋に反射した光から、周囲の様子を画像で“復元”する：米研究チームが実験に成功
