Googleの研究者が教える、良い機械学習プロダクトを実装するための43のルール
Google のリサーチ・サイエンティストである Martin Zinkevich 氏によって書かれた、機械学習を使った良いプロダクトを開発するためのコツを集めた記事。エンジニアが良い機械学習プロダクトを作るには、機械学習の専門知識が無いことに苦心するのではなく、得意なエンジニアリングの技術を活かすことが重要、というのが主な趣旨です。 紹介記事：Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering はじめに ほとんどの問題はエンジニアリングに関する問題である 性能向上は、良い機械学習のアルゴリズムではなく、良い素性によってもたらされる 機械学習の前に ルール1. 本当に必要になるまで機械学習を使わない ルール2. まず指標を設計、実装する ルール3. ヒューリスティックが複雑になりすぎる前に、機械学習に移行する フェーズI
研究紹介 - SketchSort（スケッチソート）法 - Yasuo Tabeiの日記
SketchSort(スケッチソート)法の論文が ACML2010にアクセプトされました。今年も採択率30%の難関でした。 http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/ACML2010/ Yasuo Tabei, Takeaki Uno, Masashi Sugiyama, Koji Tsuda: Single Versus Multiple Sorting in All Pairs Similarity Search, The 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML2010), Tokyo, Japan, 2010. Link to the paper SketchSort法は、データー点の集合が与えられたら、集合中の２点間の距離がある閾値以内のペアー(近傍ペアー)を全て求める問題(全点間類似度検索)を高速
深イイ学習＝deep learningの話
ILSVRC'12のHintonらの結果に対するざわつきを雑にまとめました タイトルで損してる言われたのでタイトルを雑に直しました
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
MATLABによる機械学習 - Twitter - MATLAB & Simulink
