毎日の料理を楽しみにする

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自然言語からSQLクエリを機械学習で生成、業務データベースが言葉で検索できるように。セールスフォース・ドットコムがAIの研究成果を公開 セールスフォース・ドットコムの人工知能研究部門であるSalesforce Researchは、自然言語による質問とデータベーススキーマの情報を基に、質問に対応するSQLクエリを機械学習で生成する研究成果を公開しました。 これによってビジネスパーソンがSQL言語を学ぶことなく、業務データベースから必要な情報を自然言語で検索できることが期待できます。 自然言語を解析してSQLクエリを生成 下記の図は、公開された研究成果の概要を示したものです。 図の左上「How many engine types did Val Musetti use？」が自然言語の問いとなり、「Entrant / Constructor / Chassis / Engine / No / D

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

2. サーベイとは何か  語意  もともとは「調査」  研究業界では「既存の関連論文を網羅的に調査・勉強すること」  なぜサーベイするのか…例えば：  自分の興味ある研究分野を一から勉強する  研究テーマのヒントを探す  自分が実現したい研究に必要な前提知識・要素技術を探す  新規性や優位性が本当にあるのかを事前に検証する  新規性や優位性を発表時に示すための証拠を揃える 4. いつやるの？いまでしょ…とは限らない  [方法例1] 分野全体をサーベイしてから研究テーマを考える  まず分野全体を網羅的に理解し、いま着手すべきテーマを絞る  その分野の知識全体を道具として活用する  その分野で研究者になりたい人は分野の全体像を知る必要がある  [方法例2] 研究テーマ案をたててからサーベイする  「研究のアイディアやニーズが最初にありき」という場合に  その研究

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どの指標をとっても退潮の一途 「なにを今さら」と大学などで研究している人たちは思っただろう。それに対して、一般の人たちは、「えっ！そうなのか」と驚かれたに違いない。 英科学誌ネイチャーに、日本の科学研究がこの10年間で失速していることを指摘する特集が掲載された。 ブレーキがかかった、などという生やさしい状況ではない。飛行機ならば今すぐ手を打たないとクラッシュしかねない失速状態にまで追い込まれていると言われたのだ。 論文データベースScopusによると、15年までの10年間に、世界中では論文数が80％増加しているのに、日本からの論文は14％しか増加していない。 特に、コンピューターサイエンス、私が関係する生化学・分子生物学、そして、驚いたことに、日本の得意分野といわれる免疫学で、その傾向が顕著である。 数が減っても質が保たれていればまだしもなのだが、ネイチャーが選定した各分野の超一流雑誌への

博士を取ってからの3年間はアカデミックで仕事をしていたけど、4月から民間企業に移ることにした。転職するかどうかそうとう悩んだわけだけど、その時に研究についていろいろと考えたのでちょっと書いてみたい。 工学では研究と開発の違いなんて無い 誰もが納得するような明確な違いは無いと思う。あったら教えて欲しい。 実際、ほとんどの研究（論文）が何かを開発しているし、それが世の中の役に立たないと評価されない。逆に、ほとんどのプロダクトには新規性（もしくは他のプロダクトとの差異）がある。確かに、工学において研究と呼ばれるものは開発と呼ばれるものより平均的には基礎的なことをやっているとは思うけど、とはいえ明確な線引は出来ない。 研究を神格化しすぎる風潮があるんじゃないかな。 「研究者です」というと「すごい！」と言われることがよくある。そう言ってもらえるのは嬉しいけど、べつにすごくないよ。99%の研究者は世の

2016年12月8日 クックパッド株式会社 クックパッドがレシピ検索データを活用した学術論文を発表 100年の時を経て「ローストビーフ」が正月料理の新定番に クックパッド株式会社は、青山学院女子短期大学の宇都宮由佳准教授との共同研究により、20億件を超えるクックパッドのレシピ検索データと既存研究・文献を用いて分析した結果、ローストビーフなどの牛豚（以下肉）を使った特定のメニューが正月の新定番料理となりつつあることが明らかになりました。この研究成果が、2016年11月10日（木）に一般社団法人日本家政学会食文化研究部会の会誌「食文化研究第12号」に掲載されましたのでお知らせします。 【研究の背景と目的】 正月に肉料理が食べられていることは多くの既存研究からも知られていますが、歴史的経緯や、実際にどのような肉料理が定着しているかについては明らかになっていませんでした。また、江戸時代には一般に普

受賞決定直後の10月3日夜に、東京工業大学で記者会見した大隅さんが繰り返し語ったのは、短期的な成果に直結しない基礎科学を追究する科学的精神の重要さ、そして、それがなかなか許されなくなっている社会への憂いだった。

こんにちは。人事部の小久保です。 8月1日（月）〜4日（木）の4日間、画像の認識・理解シンポジウムMIRUに研究開発部のメンバーと参加してきました。今回は、MIRUの内容やなぜ参加してきたのかについてご紹介したいと思います。 MIRUとは 今回で19回目を迎える画像の認識・理解シンポジウムで、画像の認識と理解技術に関する国内最大の会議です。 具体的には、研究者や技術者、学生が基礎から応用までさまざまな最新の研究発表をし、討論をする場となっています。今回は静岡の浜松で開催されました。 各自の発表内容は1枚のポスターにまとめられたものが展示されており、それぞれポスターの前で紹介する形になっています。発表やデモセッションに加えて、特別講演も別会場で行われました。 クックパッドの取り組み クックパッドは今回初めてMIRUに参加したのですが、企業展示という形でブースで発表をしました。 毎日午前中には

The Five-Minute Rule Ten Years Later, and Other Computer Storage Rules of Thumb (1997): This paper (and the original one proposed 10 years earlier) illustrates a quantitative formula to calculate whether a data page should be cached in memory or not. It is a delight to read Jim Gray approach to an array of related problems, e.g. how big should a page size be. AlphaSort: A Cache-Sensitive Parallel

研究室に入ったB4向け論文の読み方探し方講座のスライド． 本スライドは前所属の立命館大学 田村・木村・柴田研究室OBの一刈さんに始まり，大槻，石黒君，現D3の森君，他によるBrushupによって現行の形になりました．ここにお礼を申し上げます． シンポジウムとジャーナル，国際会議の論文の評価や価値については分野によって異なる可能性があります．あくまで大槻の研究分野での話であることはご承知おきください． また，内容は個人の見解によるところも大きいです．よろしくお願いいたします．Read less

VLDB2015 会議報告 from Yuto Hayamizu 今年の8月に開催されたVLDB 2015の参加報告資料を公開しました。 今回のVLDB参加は、SIGMOD日本支部からトップ会議の調査派遣という形で参加しており、その報告として2015/12/12にSIGMOD日本支部大会で講演する際に使った資料を一部編集したものを公開しています。 データベース分野の研究においては、最難関の国際会議としてVLDB、SIGMOD、ICDEがトップ３として認知されています。これらの会議で発表される研究論文が、データベース分野において最先端かつ最もレベルの高い研究成果といっても過言ではありません。また、単に最も質の高い研究発表が行われるだけではなく、第一線の研究者が集い、交流を深める場所としても機能しており、新たな研究の種が生まれる場所にもなっているといえるでしょう。 SIGMOD日本支部（日本の

the morning paper a random walk through Computer Science research, by Adrian Colyer Made delightfully fast by strattic We’ve reached the end of term again, and I’m taking a break from writing up papers over the holidays – a chance to replenish my backlog and start planning for 2016 too! I want to see what I can do to improve the readability of the site as well. The Morning Paper will resume on the

2015 年におけるクックパッドの研究開発についてまとめた資料です。

オリジナルはこちら https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great-research-paper/ http://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/giving-a-talk/Writing%20a%20paper%20(seven%20suggestions).pptx 新しいバージョンはこちら https://www.slideshare.net/kdmsnr/how-to-write-a-great-research-paper-226669082Read less

明神池＠上高地 会社を辞めて学振を取って博士課程に出戻ってくる、という選択はかなりレアなキャリアだと思う。僕も進路に迷っていた時にネット上を色々と検索してみたけど、そういう前例はほとんど見当たらなかったし、リアルでも「そんな（アホな）ことするやつ初めて見たぜ！」という意見しか聞かなかったので、やっぱ相当にレアだし、アホなんだと思う。文科省は「研究者のキャリアパスの多様化」とか言ってるけど、戻ってくるための手ほどきや支援など特になく、独力の実力勝負で戻ってくるしかなかった。やっぱりストレートで修士で上がってくる人と比べると、色々と違いを感じることがあるので、実際にやってみてどんな感じだったか、簡単に書いてみる。 申請書提出まで 学振とは、文科省下の日本学術振興会の「特別研究員」制度のこと。ネットで調べれば情報はいくらでも出てくるけど、博士課程の学生を対象にするタイプ（DC）の場合、月20万円