右も左も分からなかったけど、第一線で活躍するバックエンドエンジニアになれそうな気がしてきた はじめにこんにちは。@mathetake です。先日以下のようなツイートをしたので、有限実行ということでいろいろ書こうと思います。(ちょっと遅くなってすみません) 2017年3月に修士号を取得後ソフトウェアエンジニアとして働き始め、早いもので二年が経ってしまいました。そのきっかけとなったのは、今となってはなんの目新しさもなくなってしまったTwitter就活なんですが、そのフックとなった当時の僕のブログは、過去との決別ということで閉鎖しました。なので改めてここに「当時の経緯」と、それだけでなく「２年間の振り返り」「ウェブアプリケーションと機械学習」「キャリア観と俺流生存戦略」についてつらつらと書いていきたいと思います。 宣伝本題に入る前に宣伝なんですが、会社の同僚と執筆した機械学習関連の本が出版されま

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アルファベット（グーグル）の人工知能（AI）子会社であるディープマインドは、単純なテレビゲームで複数のAIプログラムが協力する方法を効率よく学習させる手法を開発した。最も驚くべき点は、AIプログラムが人間のプレイヤーとも協力できることである。AIプログラムと協力したプレイヤーたちは口々に、AIプログラムの方がほとんどの人間よりも良いチームメイトだという。 ディープマインドの研究者たちは、AIプログラムにファーストパーソン・シューティングゲーム（FPS：一人称視点のシューティングゲーム）である「クウェイク III アリーナ（Quake III Arena）」の修正版を用いて、相手の旗をつかみとるゲームをプレイするように訓練した。AIプログラムにチームワークを効率よく身につけさせるのは非常に難しい。というのは、チームワークでは複雑かつ常に変わる状況を扱わねばならないからだ 。 研究者たちは「勝

別にブログに書いてもしょうがないかなーと思っていたのですが、同じような目に遭う方がいるかもしれないのでちょろっとだけ書いておきます。 先日Stupaという関連文書検索システムを公開したのですが、その中で使用していたBayesian Setsというアルゴリズムが既に特許を取得されているため、公開を停止してほしいってメールが来ました。以前に公開したBayesian SetsのCPANモジュールAlgorithm::BayesianSetsも同様に下ろしてほしいとのことでした。特許の内容は以下のページに書いてあります。 http://www.wipo.int/pctdb/en/wo.jsp?WO=2007063328 特許の出願者がBayesian Setsの論文の著者と大学の機関のようなので、おそらく論文発表の前に出願したのではないかと思います。請求項の内容などをすべて詳細に読んだわけではない

目的までの手段や方法が何通りもあることを表す「すべての道はローマに通ず」という言葉は、ローマ帝国時代には首都ローマへの道が非常によく整備されていたことが語源となった言葉です。「本当にすべての道はローマに通ずるのか？」を目で見て確かめられる地図「Roads to Rome」が公開されています。 Roads to Rome http://roadstorome.moovellab.com/maps/roads-to-rome/ An Interactive Map Shows Just How Many Roads Actually Lead to Rome | Open Culture http://www.openculture.com/2018/05/an-interactive-map-shows-just-how-many-roads-actually-lead-to-rome.ht

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はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 この記事では、Microsoft の検索エンジン Bing で採用された BitFunnel アルゴリズムを紹介します。 昨年のエンジニアアドベントカレンダーでは、文字列検索のアルゴリズム全般について紹介しました（文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog）。今年はそのなかでも、インデックス（索引）を使った全文検索アルゴリズムについてのお話になります。 この記事の前半は全文検索の入門にもなっていますので、検索技術になじみがない方にも楽しんでいただけるのではないでしょうか。 逆に、「そんなのもう知ってるよ！」という方は、本題である「BitFunnel アルゴリズムの詳細」から目を通していただければと思います。 この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2017の21日目の

It’s that time of week again, folks. Welcome to Week in Review (WiR), TechCrunch’s regular digest of the past week in tech. New here? Not to worry — sign up here to get WiR in your i

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データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ

国際電気通信基礎技術研究所（ATR）脳情報通信総合研究所、情報通信研究機構（NICT）脳情報通信融合研究センター（CiNet）、カリフォルニア州立大学ロサンゼルス校（UCLA）、ケンブリッジ大学などのグループは22日、被験者につらい経験を思い出させることなく、記憶によって引き起こされる恐怖反応を弱める技術を開発したと発表した。 強い恐怖をともなう記憶は、忘れることが難しい上にトラウマとなりやすく、心的外傷後ストレス障害（PTSD）の発症に繋がる可能性がある。これまで、恐怖記憶を和らげる方法の一つとして、恐怖対象（例えば、赤い車と衝突事故を起こした場合は赤い車そのもの）を繰り返し見せる、あるいはイメージさせる効果的な手法があったものの、一方で被験者にストレスを与えてしまう可能性があった。 研究チームは、機能的磁気共鳴画像から脳情報を解読する人工知能技術「スパース機械学習アルゴリズム」と、「デ

1. 初めにDBにおける処理はSQLによって記述しますが、データの取得するために具体的にどのような内部処理を行うかという点までは記述しません。 ここでいう内部処理とは「SQLの書き換え」「インデックスの使用」「結合アルゴリズムの選択」などがDBMSのオプティマイザによって選択されて実施されることを指します。 SQLのパフォーマンスを見るにあたっては上記の内部処理について正しく理解する必要があります。 本Blogでは、重要なアルゴリズムであるにもかかわらず、まとまった情報が少ないSQL実行時におけるブルームフィルタ(Bloom Filter)についてOracleをもとに紹介を行います。 Bloom Filterは結合処理を効率化するために、結合の前段階で利用される技術になります。 公式なドキュメントとしては以下になります。 Oracle Database SQLチューニング・ガイド 12cリ

三宅氏：AIの学習アルゴリズムは主に「教師あり学習」と「教師なし学習」に大別されます。教師あり学習は、AIが何をすればよいのかという「教師信号」を、あらかじめ人間が与えます。たとえばVR空間で犬をつくり、「お手」といったときに「お座り」をするとNGというように正解を教えるものです。 一方、教師なし学習は、自らAIが環境のなかで正解を導き出します。暖かい地方に行きたいときに「北に向うと寒いので南に行く」というように、AIが答えを出します。教師あり学習は、教師信号をつくる必要があるため、人間が張り付かないといけません。教師なし学習は、問題設定をする必要はありますが、学習を始めたら、極端にいえば人間は何もしなくてよいのです。 森川氏：ニューラルネットワーク（NN）は通常は教師あり学習です。しかし、私は教師なし学習のほうが好きです。教師あり学習の場合、教示信号を使うことが足かせになり、AIの学習を

クラウド名刺管理サービス「Sansan」「Eight」を提供するSansan（東京都渋谷区）は、名刺のデータ化を対象にした同社初のデータサイエンティスト向け分析コンテスト「人工知能は名刺をどこまで解読できるのか？」を8月1日から開催することを発表した。（画像は名刺ラベリングのイメージ） このコンテストは、一般的な名刺に記載されている各項目の分類を推定して、自動でラベリングできるアルゴリズムを作成し、最も正解率の高いアルゴリズムが優勝するもの。 Sansanでは2013年4月から文書画像解析のスペシャリストによる専門の研究部門を創設し、現在名刺読み取り技術の主流となっているOCR（光学文字認識）に加えて、事業のグローバル展開のため、言語に依存しない独自の名刺画像解析エンジンや、機械学習を用いて読み取りを効率化する研究開発を行っている。 また、オペレーションシステムでは、セキュアかつ効率的な入

はじめに 「Vicarious」というアメリカの人工知能ベンチャーをしっていますのでしょうか？ マーク・ザッカーバーグ、ジェフ・ベゾス、イーロン・マスク、ピーター・ティールなどのシリコンバレーの大物が投資しており、なんと合計調達額は$72Mであります。人工知能ベンチャーとして名前はよく聞くが、実態はわからない人が多いのではないでしょうか。 この度簡単にVicariousに関して紹介したいと考えております。 目次 Vicariousとは？ Jeff Hawkinsが提唱するHTM理論 Deep Georgeが在籍していた、Numenta Vicariousのアルゴリズムとは？ まとめ Vicariousとは？ www.youtube.com 2010年に、D. Scott PhoenixとDileep Georgeによって設立された、人工知能ベンチャー。脳神経の模倣し、AGI(汎用人工知能)

先日、アルゴリズムの授業でソートのアルゴリズムをいくつか習いました。ソートアルゴリズムの名前と原理くらいは聞いたことがありましたが、実装したことはなかったのでいい機会だと思い実装してみることにしてみました。ただ実装するだけでは面白くないので高速化の限界に挑戦してみたいと思います。 計測用プログラム 今回の計測では、ランダム値が入った配列のソートを100回行い、平均時間を各アルゴリズムに競わせるというシンプルなルールにしました。プログラムは以下の通りです。 C++11で入ったメルセンヌ・ツイスタなどの機能を使っているので、ビルド時には-std=c++11を指定する必要があります。 実験に使用したパソコンのCPUはCore [email protected]、コンパイラはgcc version 4.8.4で最適化オプションには-O3を指定しました。 #include <iostream> #in

中で働いていた元記者が全部語るシリーズ第2弾。今回はFacebook内部でどんな風にして記事表示順位が操作されているかの実態報告です。 まず、いくら話題になってもトレンド記事にアガれない記事というのがFacebookにはあって、たとえば右翼のCPACの集会、ミット・ロムニー、ランド・ポールなんかの保守系トピ。これはどれだけ世の中で騒がれてもFacebook利用者が見るトレンド・トピックには一切表示されないんだそうですよ？ 逆に、たいして話題になってないのにトレンド記事にアガる記事というのもあって、今回取材した元｢ニュース・キュレーター｣（社内の通称）たちによると、このアゲ操作は社内で｢inject｣と呼ばれており、ひどいときにはだれも話題にしてないのにこの注入操作だけで人気トピックにランキング入りすることもあったと言います。 また、Facebookのことがマスコミ沙汰になってもトレンド記事

このエントリについて 前回のエントリで PyStan の MCMC によって GMM （混合正規分布）を学習してみました。 一方、GMM の学習と言えば一般的には EM アルゴリズムが使われることが多いかと思います。 参考: EMアルゴリズム - Wikipedia 混合モデルとEMアルゴリズム(PRML第９章） EM アルゴリズムは山登り法の一種であり、局所最適解（local minimum）に陥る可能性があるのが問題ですが、MCMC は局所最適解にとどまらないという利点を持っています。 この利点が活かされて本当に MCMC の方が EM アルゴリズムよりも良くなるのかを確認したいという欲求で実験してみました、というのがこのエントリです。 たぶん論文探せばあると思いますが自分でやってみたかったんですよ。 やること やりたいことは以下のとおりです。 アルゴリズムの善し悪しは評価データに対す

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