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Peter Bailis
I build data-intensive systems. I am the CEO and Founder of Sisu Data. Before Sisu, I was an assistant professor of CS at Stanford, where I founded the DAWN project. PhD Students and Postdocs Edward Gan (PhD 2020, software engineer at Databricks) Kexin Rong (PhD 2021, faculty at Georgia Tech; w/ Phil Levis) Kai Sheng Tai (PhD 2021, research scientist at Facebook AI; w/ Greg Valiant) Cody Coleman (
機械å¦ç¿’ã«ã‚ˆã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åˆ†æžã¾ã‚ã‚Šã®ãŠè©±
2. データサイエンティスト 2 今世紀ã§ã‚‚ã£ã¨ã‚‚セクシーãªè·æ¥ ãƒãƒ¼ãƒãƒ¼ãƒ‰ãƒ»ãƒ“ジãƒã‚¹ãƒ»ãƒ¬ãƒ“ュー 2013年年2â½‰æœˆå· 2018年年ã¾ã§ã«â½¶ç±³å›½ã§14〜～19万⼈人ä¸ï¥§â¾œè¶³ マッã‚ンゼー 2011年年5⽉月 求ã‚られるスã‚ル ビジãƒã‚¹ã‚¹ã‚ル，機械å¦ç¿’ï¼ãƒ“ッグデータ， æ•°å¦ï¼OR，プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ï¼Œçµ±è¨ˆ Analyzing the Analyzers, O’reilly 2013 4. 本⽇日ãŠè©±ã™ã‚‹ã“㨠4 1. データã®ã“㨠Keywords: ãƒ€ãƒŸãƒ¼å¤‰æ•°ï¼Œâ½‹æ¬ æ値，æ£è¦åŒ–，次元ã®å‘ªã„ 2. 機械å¦ç¿’ã®ã“㨠Keywords: 機械å¦ç¿’ã®åˆ†é¡žï¼Œã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ，注æ„点 3. 評価ã®ã“㨠Keywords: æ··åŒâ¾è¡Œï¨ˆåˆ—列，é©åˆçŽ‡ï¥¡ï§›ï¼Œå†ç¾çŽ‡ï¥¡ï§›ï¼ŒF値，ROC曲線 4. 分æžã®ã“㨠Keywords: éŽå¦ç¿’，交差検証，å¦ç¿’曲線，ãƒã‚¤ã‚¢ã‚¹ãƒ»ãƒãƒªã‚¢ãƒ³ã‚¹ 教師ã‚ã‚Šå¦ç¿’(後述)寄りã®å†…容ãŒå¤šã„ã§ã™
Neural networks and deep learning (日本語訳)
ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã¨æ·±å±¤å¦ç¿’ What this book is about On the exercises and problems ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚’用ã„ãŸæ‰‹æ›¸ãæ–‡å—èªè˜ 逆ä¼æ’ã®ä»•çµ„㿠ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã®å¦ç¿’ã®æ”¹å–„ ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ãŒä»»æ„ã®é–¢æ•°ã‚’表ç¾ã§ãã‚‹ã“ã¨ã®è¦–覚的証明 ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚’訓練ã™ã‚‹ã®ã¯ãªãœé›£ã—ã„ã®ã‹ 深層å¦ç¿’ Appendix: 知性ã®ã‚ã‚‹ シンプル㪠アルゴリズムã¯ã‚ã‚‹ã‹? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã¨æ·±å±¤å¦ç¿’ã€ã¯ç„¡æ–™ã®ã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³æ›¸ç±ã§ã™ã€‚ ã“ã®æœ¬ã§ã¯ã€æ¬¡ã®ã‚ˆã†ãªå†…容を扱ã„ã¾ã™ã€‚ ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ï¼šã‚³ãƒ³ãƒ”ュータã«ã€è¦³æ¸¬ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«ã‚‚ã¨ã¥ã„ã¦å¦ç¿’ã™ã‚‹èƒ½åŠ›ã‚’与ãˆã‚‹ã€ç”Ÿç‰©å¦ã«ãƒ’ントを得ãŸãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ãƒ‘ラダイム。 æ·±
Your Azure Function App is up and running.
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本記事ã¯NCC Advent Calendar 2015ã®8日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚昨日㯠@3846masa 先輩ã§ã€Raspberry Pi Zero ㌠届ã„ãŸè©± ã§ã—ãŸã€‚ Meleteã¨ã¯ Meleteã¨ã¯ã€æ—¥æœ¬èªžæŒè©žã‹ã‚‰è‡ªå‹•ã§ä½œæ›²ã™ã‚‹Orpheusã®è«–文やインターフェイスをå‚考ã«ã»ã¼å®Œå…¨ãªã‚¯ãƒãƒ¼ãƒ³ã‚’目指ã™ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã§ã™ã€‚ã“ã‚Œã«è‡³ã£ãŸçµŒç·¯ã¨ã—ã¦ã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®æ§˜ãªã‚‚ã®ãŒæŒ™ã’られã¾ã™ã€‚ 昨年度é…属ã—ã¦ã„ãŸç ”究室ãŒã¾ã•ã«Orpheusを作ã£ã¦ã„ã‚‹ç ”ç©¶å®¤ã§ã‚ã£ãŸ Orpheusã®ã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã¯è‚¥å¤§åŒ–ã—ã¦ãŠã‚Šã€è‡ªåˆ†ã«ã¯æ‰‹ã«è² ãˆãªã„状態ã§ã‚ã£ãŸ Orpheusã®ã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã¯å…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ãŠã‚‰ãšã€è‡ªå‹•ä½œæ›²ã®ç™ºå±•æ€§ã‚’妨ã’ã¦ã„ã‚‹ ゼミã®èª²é¡Œã ã£ãŸ 雑談ã§ã™ãŒã€Orpheusã¯ã‚®ãƒªã‚·ãƒ£ç¥žè©±ã®ç™»å ´äººç‰©ã‹ã‚‰å付ã‘られãŸã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã€Meleteã®åå‰ã‚‚ムーサã®3柱ã®1人ã§ã‚る「メレテーã€ã‹ã‚‰ä»˜ã‘ã¦ã„ã¾ã™ã€‚システムã®èªã¿æ–¹
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t-SNE
t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) is a technique for dimensionality reduction that is particularly well suited for the visualization of high-dimensional datasets. The technique can be implemented via Barnes-Hut approximations, allowing it to be applied on large real-world datasets. We applied it on data sets with up to 30 million examples. The technique and its variants are intro
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Jubatus : オンライン機械å¦ç¿’å‘ã‘分散処ç†ãƒ•ãƒ¬ãƒ¼ãƒ ワーク — Jubatus
Jubatus : オンライン機械å¦ç¿’å‘ã‘分散処ç†ãƒ•ãƒ¬ãƒ¼ãƒ ワーク¶ Jubatusã¯ã€Œåˆ†æ•£ã—ãŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã€ã‚’「常ã«ç´ æ—©ãã€ã€Œæ·±ã分æžã€ã™ã‚‹ã“ã¨ã‚’ç‹™ã£ãŸåˆ†æ•£åŸºç›¤æŠ€è¡“ã§ã™ã€‚ Jubatusã®åå‰ã®ç”±æ¥ã¯ã€ä¿Šæ•ãªå‹•ç‰©ã§ã‚ã‚‹ãƒãƒ¼ã‚¿ã®å¦è¡“åã‹ã‚‰ã®å‘½åã§ã€ã€Œãƒ¦ãƒã‚¿ã‚¹ã€ã¨èªã¿ã¾ã™ã€‚æ ªå¼ä¼šç¤¾Preferred Networksã¨NTTソフトウェアイノベーションセンタãŒå…±åŒé–‹ç™ºã—ãŸã€æ—¥æœ¬ç™ºã®ã‚ªãƒ¼ãƒ—ンソースプãƒãƒ€ã‚¯ãƒˆã§ã™ã€‚ 最終的ã«å…¨ã¦ã®äººã«ã‚¹ã‚±ãƒ¼ãƒ©ãƒ–ルãªã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’フレームワークをæä¾›ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒJubatusã®ç›®æ¨™ã§ã™ã€‚ Jubatus ã¯ä»¥ä¸‹ã®ç‰¹å¾´ã‚’æŒã£ãŸã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’å‘ã‘分散処ç†ãƒ•ãƒ¬ãƒ¼ãƒ ワークã§ã™ã€‚ オンライン機械å¦ç¿’ライブラリ: 多値分類ã€ç·šå½¢å›žå¸°ã€æŽ¨è–¦ï¼ˆè¿‘å‚探索）ã€ã‚°ãƒ©ãƒ•ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã€ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ã€ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚° 特徴ベクトル変æ›å™¨ (fv_converter): データã®å‰å‡¦ç†ã¨ç‰¹å¾´æŠ½å‡º フォルト
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Deep Learning Tutorials — DeepLearning 0.1 documentation
Deep Learning Tutorials¶ Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer to one of its original goals: Artificial Intelligence. See these course notes for a brief introduction to Machine Learning for AI and an introduction to Deep Learning algorithms. Deep Learning is about learning multiple levels of represen
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