Stripe: 募集ä¸ã®è·ç¨®
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scale.bythebay.io: Oscar Boykin, How to Elm-ify Your ML
Scale By the Bay 2019 is held on November 13-15 in sunny Oakland, California, on the shores of Lake Merritt: https://scale.bythebay.io. Join us! ----- Functional Reactive Programming for Feature Engineering in Machine Learning I will discuss the system we built at Stripe to enable modelers to quickly define complex features and have them for training and also in realtime for scoring.
Rob Story - Machine Learning Infrastructure at Stripe: Bridging from Python JVM
Description Machine learning at Stripe has a foundation built on Python and the PyData stack, with scikit-learn and pandas continuing to be core components of an ML pipeline that feeds a production system written in Scala. This talk will cover the ML Infra team’s work to bridge the serialization and scoring gap between Python and the JVM, as well as how ML Engineers ship models to production. Abs
R＆D部部長ãŒèªžã‚‹ã€ãƒ›ãƒƒãƒˆãƒªãƒ³ã‚¯ã«ãŠã‘る「データサイエンティスト定義ã¨æ±‚ã‚られるスã‚ルã€ã®è©±ï½œ#ホットリンク
R&D部部長㮠榊 ã§ã™ã€‚今日ã¯ã€å½“社ã«ãŠã‘るデータサイエンティストã®å®šç¾©ã¨æ±‚ã‚られるã¹ãスã‚ルセットã«ã¤ã„ã¦è©±ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ æ¦‚è¦ ä¸‹å›³ã®ã‚ˆã†ã«å½“社ã«ãŠã‘る「データ分æžã‚’活用ã—ãŸSaasを開発ã™ã‚‹å ´åˆã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ãƒ†ã‚£ã‚¹ãƒˆã®å®šç¾©ã€ã‚’作りã¾ã—ãŸã€‚ æ—¢å˜ã®3ã¤ã®å®šç¾©ã‹ã‚‰ã€è‰¯ã„部分をæ‹å€Ÿã—ã¾ã—ãŸã€‚ å„社ã”ã¨ã«ã€è‡ªç¤¾ã«ã‚ã£ãŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ãƒ†ã‚£ã‚¹ãƒˆã‚’定義ã—ã¦ãŠãã®ãŒé‡è¦ã§ã¯ãªã„ã‹ï¼Ÿ ã¯ã˜ã‚㫠当社ã¯ã€ã€Œãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¨AIã§æ„æ€æ±ºå®šã‚’サãƒãƒ¼ãƒˆã™ã‚‹ã€ã‚’事æ¥ãƒŸãƒƒã‚·ãƒ§ãƒ³ã¨ã—ã¦æŽ²ã’ã¦ãŠã‚Šã€ç‰¹ã«åŽ»å¹´ã‹ã‚‰äººå·¥çŸ¥èƒ½æŠ€è¡“ （※） ã«é•·ã˜ãŸäººæã€è¨€ã„方を変ãˆã‚Œã°ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ãƒ†ã‚£ã‚¹ãƒˆã®æŽ¡ç”¨ã¨è‚²æˆã«åŠ›ã‚’入れã¦ãã¾ã—ãŸã€‚ã—ã‹ã—ã€ç‰¹ã«ç¤¾å†…ã§ã€Œãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ãƒ†ã‚£ã‚¹ãƒˆã¨ã¯ä½•ã‹ã€ã®å®šç¾©ãªã©ã‚’作るã“ã¨ã‚‚ãªãã€å½“社ã«å¿…è¦ãªäººæã®ã‚¹ã‚ルを列挙ã—ã€ãã¡ã‚‰ã‚’募集è¦é …ã«æ›¸ãã“ã¨ã§æº€è¶³ã—ã¦ã„ã¾ã—ãŸã€‚ ãã‚“ãªä¸ã§ã€æŸå¼·é¢ã®å½¹å“¡ã‹ã‚‰ã€ã‚ã‚‹æ—¥ 「ã
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PRML èªæ›¸ä¼š #9 資料(関連ベクトルマシン) - Mi manca qualche giovedi`?
「パターンèªè˜ã¨æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã€(PRML)èªæ›¸ä¼š #9 ã§æ‹…当ã™ã‚‹ 7.2 ç« ã®è³‡æ–™ã§ã™ã€‚ ã„ã¤ã‚‚ã¤ã„ã¤ã„資料を作り込んã§ã—ã¾ã£ã¦ãŸã‘ã©ã€ä»Šå›žã¯å¿µé¡˜ã®ã€Œè³‡æ–™ã¯ã‚¢ã‚¸ã‚§ãƒ³ãƒ€ï¼‹ç–‘å•ç‚¹ã®ã¾ã¨ã‚ã€ã€Œæ¿æ›¸ãƒ¡ã‚¤ãƒ³ã€ã«ãªã‚‹äºˆå®šã€‚ 7.2 関連ベクトルマシン SVM(support vector machine) 㨠RVM(relevace vector machine) ã®å¯¾æ¯” SVM RVM ç–Ž ã‚‚ã£ã¨ç–Ž ２値 確率 åŠæ£å®šå€¤ æ£å®šå€¤æ€§ä¸è¦ 凸 éžå‡¸ O(N^2) O(N^3) 交差検定ã¨ã‹ ARD サãƒãƒ¼ãƒˆãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ï¼ãƒžãƒ¼ã‚¸ãƒ³å¢ƒç•Œä¸Š 関連ベクトルï¼å¢ƒç•Œã‹ã‚‰é›¢ã‚ŒãŸä½ç½®ã«ã‚‚ 7.2.1 回帰å•é¡Œã«å¯¾ã™ã‚‹RVM ã€ï¼“ç« ã®å¾©ç¿’】ベイズã®æž 組ã¿ã§ã®ç·šå½¢å›žå¸° 1. モデル(æ¡ä»¶ä»˜ã確率) p(y|x,w,β) = N(y|w^T φ(x), β^-1) 2. 事å‰ç¢ºçŽ‡ p(w|α) = N(w|0, α^-1) 3.
ストリームデータ解æžã®ä¸–ç•Œ
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Kaggle – 神々ã«è¿‘ã¥ããŸã‚ã« | threecourse's memo
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(訳注：2016/1/5ã€ã„ãŸã ã„ãŸç¿»è¨³ãƒ•ã‚£ãƒ¼ãƒ‰ãƒãƒƒã‚¯ã‚’å…ƒã«è¨˜äº‹ã‚’ä¿®æ£ã„ãŸã—ã¾ã—ãŸã€‚) よãã‚る主観的ã§ç—›çƒˆãªæ„見を題åã«ä»˜ã‘ãŸã‚¯ãƒªãƒƒã‚¯ãƒ™ã‚¤ãƒˆï¼ˆã‚¯ãƒªãƒƒã‚¯èª˜å°Žï¼‰è¨˜äº‹ã ã‚ã†ã¨æ€ã‚ã‚ŒãŸæ–¹ã€ãã®ã¨ãŠã‚Šã§ã™ã€‚以å‰æŒ‡å°Žã—ã¦ãã‚ŒãŸæ•™æŽˆã‹ã‚‰æ•™ã‚ã£ãŸã‚る洞察/処世術ã¯ã€äº›ç´°ã§ã‚ã‚ŠãªãŒã‚‰ç§ã®äººç”Ÿã‚’変ãˆã‚‹ãƒžãƒ³ãƒˆãƒ©ã¨ãªã£ãŸã®ã§ã™ãŒã€ç§ãŒã“ã®è¨˜äº‹ã‚’書ã„ãŸã®ã¯ãã‚Œã«ã‚ˆã‚‹ã‚‚ã®ã§ã™ã€‚「åŒã˜ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã‚’3回以上繰り返ã™å¿…è¦ãŒã‚ã‚‹ãªã‚‰ã€ã‚¹ã‚¯ãƒªãƒ—トを書ã„ã¦è‡ªå‹•åŒ–ã›ã‚ˆã€ ãã‚ãã‚ã€ã“ã®ãƒ–ãƒã‚°ã¯ãªã‚“ã ã‚ã†ã¨æ€ã„始ã‚ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã¯ãªã„ã§ã—ょã†ã‹ã€‚åŠå¹´æŒ¯ã‚Šã«è¨˜äº‹ã‚’書ã„ãŸã®ã§ã™ã‹ã‚‰ã€‚ツイッターã§æ›¸ã„㟠Musings on social network platforms（ソーシャル・ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ãƒ—ラットフォームã«ã¤ã„ã¦ã˜ã£ãり考ãˆã‚‹ï¼‰ ã¯ã•ã¦ãŠãã€ã“ã®åŠå¹´ã®é–“書ã物をã—ã¦ã„ãªã„ã¨ã„ã†ã®ã¯ã†ãã§ã™ã€‚æ£ç¢ºã«ã¯ã€400ページ㮠本 を書ãã¾ã—ãŸã€‚
第9回　線形回帰［後編］ | gihyo.jp
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