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ディープラーニングで作る「面白さ」のヒートマップ – Data

https://ashibata.com/2014/12/08/deeplearning-2

By シバタアキラ, Ph.D. – データサイエンティスト. 12487;ィープラーニングで作る「面白さ」のヒートマップ. 今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん @atelierhide にもご協力いただきました。 Http:/ seiyuusokuhou.blog106.fc2.com/blog-entry-10356.html. Facebookのリサーチサイエンティスト、Piotr Dollár氏の記事 http:/ pdollar.wordpress.com/2013/12/22/generating-object-proposals/. この手法は、オランダの研究者のKoen van de Sande氏等によって開発されたもので、Matlabのコードが公開されています. ImageNet2013の物体認識は、200種類の物体カテゴリーが用意されており、その中には、 人間 、 ネコ などから マイク 消しゴム まで幅広く用意されています。 サムネイル化可能なすべての領域を指定されたサイズで生成 while y hws = ...

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運命の分かれ道、面接にたちはだかる「鶏の王」 – Data

https://ashibata.com/2015/03/23/chicken

By シバタアキラ, Ph.D. – データサイエンティスト. 36939;命の分かれ道、面接にたちはだかる「鶏の王」. 8221;King Chicken” 鶏の王 という名前です。 群れの中にいる鶏Kと他の鶏Cを考えた時、K CのようにKがCを直接つつく関係にある、もしくは、K F Cのように別の鶏F一匹を介してCを間接的につつく この場合、Kは直接はCに突かれる、C Kの関係にある という関係が、Kと他のすべての鶏に対して成り立つような場合に、Kを 鶏の王 と呼ぶ。 その時私を面接したのは、 Cathy O’Neil. 2008年の金融危機まで、D.E.Shawというニューヨークのヘッジファンドでデリバティブ サブプライムローンなどに代表される複雑な金融商品 の開発を行い、その後転じて反ウォールストリート運動 Occupy Wall Street などでも活動するようになった。 鶏の群れを、Cが直接突く鶏Sc C Sc と、逆に直接の関係としてはCを突くDc Dc C を考えます。 It was great to talk to you on Friday! There are no commen...

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Deus ex machina – Data

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By シバタアキラ, Ph.D. – データサイエンティスト. Nothing happens in the world? Are you out of your fucking mind? I don’t have any use for it. I don’t have any bloody use for it. 8211; Charlie Kaufman. Click to share on Hatena (Opens in new window). Share on Facebook (Opens in new window). Click to share on Twitter (Opens in new window). Click to share on Google (Opens in new window). Click to share on Pocket (Opens in new window). Click to share on Tumblr (Opens in new window). Click to email (Opens in new window).

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初めて触れた時の感動。昔からやりたかったこと。 – Data

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By シバタアキラ, Ph.D. – データサイエンティスト. 21021;めて触れた時の感動。昔からやりたかったこと。 私が初めて触れたコンピューターは当時から憧れだったApple社の Color Classic II. 周りにプログラミングをしている人などおらず、買い与えた父はハードウェアのエンジニアで、 これからはソフトウェアの時代が来る ということだけを盲信していた それ自体が正しかったことは歴史が証明したのですが ため、結局何もインスピレーションを受けることはありませんでした。 Printf “Hello World”. Color Classic II が EC2 になり、ExcelはSQLとTableauになり、C言語はPythonになり、データはKBからTBになっても、やってることは昔も今も同じ。 そしてピカピカのApple iPhoneのためにプログラムを作って、それがベストアプリ受賞したりするのって、アイス屋さんになって幼稚園からの夢をかなえるみたいな素朴なDream come trueですが、子供の頃からの夢をかなえるのって幸せですね。 There are no comments.

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名前を変えます。アルゴルズムのために – Data

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By シバタアキラ, Ph.D. – データサイエンティスト. 21517;前を変えます。アルゴルズムのために. この写真、きれいな冬の山の写真のようですが、実は、ダウ ジョーンズの株式市場のインデックス 経済成長の指標 の変化を1980から2009まで、克明に表した Michael Najjar. Click to share on Hatena (Opens in new window). Share on Facebook (Opens in new window). Click to share on Twitter (Opens in new window). Click to share on Google (Opens in new window). Click to share on Pocket (Opens in new window). Click to share on Tumblr (Opens in new window). Click to email (Opens in new window). Click to print (Opens in new window).

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About – Data

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By シバタアキラ, Ph.D. – データサイエンティスト. 2015-12 – : データサイエンティスト, DataRobot, Inc. 世界でも有数のデータサイエンティストを集めるDataRobot, Inc.社の革新的なサービスに感激し、日本担当データサイエンティストとして加わることに。 2014-05 – : Founder/CEO, 白ヤギコーポレーション. 次世代情報収集サービス カメリオ とメディア向けレコメンドエンジン カメクト を提供。 2010-10 – :. コンサルタント, ボストン コンサルティング グループ. 2007-9 – : ポスドク研究員,. 2004-9 – :. 実験素粒子物理学 博士, ロンドン大学. 2004-9 – :. 物理学 学士, ロンドン大学クイーンマリー校. More to follow…. Click to share on Hatena (Opens in new window). Share on Facebook (Opens in new window). Click to email (Opens in new window).

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相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ – Data

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By シバタアキラ, Ph.D. – データサイエンティスト. 30456;変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ. 解析機関 機械学習 人工知能 シンギュラリティー など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まってますますボリュームが大きくなってきている模様です。 グーグル先生によると、アメリカでは人工知能 Artificial Intelligence, 青線 の検索回数は一度下がって横ばい、一方で、機械学習 赤 と深層学習 黄 は2013年からじわじわと上がってきているようです。 事前に与えられた教師データ これはネコの写真、これは犬の写真みたいにラベルが付いたもの を大量に学習する ImageNet. ここで紹介されている研究では上記のようにラベル付けのされているデータには限りがあるが、ラベル付けされていないデータが大量にある場合 世の中のほとんどのデータがこういう状態 、そのようなデータも使って学習の精度を上げるために 生成モデル を構築しています。 男性 女性 を おじ や 王 に足すと、 おば や 女王 になる。 8230;] 相...

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統計学が最強の学問であり、学問とはその程度であるということ – Data

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By シバタアキラ, Ph.D. – データサイエンティスト. 32113;計学が最強の学問であり、学問とはその程度であるということ. 例えば、2つの事象に相関があることを90 の確度で確認するには37のサンプル 実証実験 が必要であるということです。 量子理論によるとあらゆる事象が起こる確率は有限 つまりゼロではない であり、どんなに現実離れした出来事 例えば理論的には ありえない 重さを持った粒子が ありえない 性質を持って観測されること でも、実験を繰り返せばいつかは発生するのです。 ギリギリの線とはいっても、非常に発生する確率の低い事象を証明するために必要なデータは膨大で、”Needle in the haystack” ( 干し草の山の中から1本の針を見つける と言われます。 いまこれをすることが正しいのだろうか まだ十分なデータ 経験 を見ていないのではないかだろうか. そしてある時 これはこれで長い話なんですが 気づいたのです 歴史は繰り返す様で繰り返さない、だから確証を得るだけのデータは絶対に存在しない。 Share on Facebook (Opens in new window).

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