第7回目の理論記事では競馬をどのように機械学習問題に落とし込むのか、また学習した予測モデルの性能評価方法について説明していきます。 教師あり学習と教師なし学習 機械学習の問題は**教師あり学習（Supervised Learning）と教師なし学習（Unsupervised Learning）**の大きく2つに分類されます1。 教師あり学習とは、特徴ベクトル $ \mathbf{x}_i $ に対する望ましい応答 $ y_i $ の組 $ {(\mathbf{x}_i, y_i) } $ を訓練データとして与え、それをガイドにして関係 $ y = f(\mathbf{x}) $ を学習をします。そのようにして得られた予測モデル $ f $ に未知の特徴ベクトルを与えることで未来の現象を予測します。予測モデル $ f $ は、線形モデル、ニューラルネットワーク、決定木、サポートベクターマシン

blenderを覚えたいねこ（ぶれねこ） @blender_neko @kinoko_zip お借りしました。反転してロト一家を加えたらなんとなくジョン・マーティン作　「ソドム とゴモラの破壊」に見えました。 pic.twitter.com/r6liNpJWHd 2023-10-11 16:53:02

安達裕章 @adachi_hiro 以前も書いたけど、講談社に「『創竜伝』は田中芳樹に私が電波を送って書かせている小説だが、最近、田中が電波通りに書かないので私が書く」という手紙が届いたコトがあった。そのときは編集さんと笑い話にしてしまったけど、こういう話を聞くと、もっと別の対応も考える必要がありそうだ。 twitter.com/livedoornews/s… 2023-10-17 10:40:09 ライブドアニュース @livedoornews 【業界現状を危惧】「盗用です」身に覚えのないDMと戦う「セーラームーン」監督 news.livedoor.com/article/detail… 監督は、女性に330万円の賠償を求める訴訟を起こし、後に請求額を増額。作品に与えるダメージを心配したが、同業者に対する同じような被害を防ぎたいという気持ちが勝ったという。 2023-10-16 09:4

[Journal club] GRIT: Faster and Better Image Captioning Transformer Using Dual Visual Features

東北大学の新家寛正助教と北海道大学の木村勇気教授らは１１日、高圧氷と水との界面に新しい水の相を発見したと発表した。高圧氷の表面に液膜が形成され、通常の水と相分離して波模様を生じさせた。模様を分析すると液晶と推定された。液晶状態の水の発見は世界初。氷でできた星の地質現象や化学反応などに知見を提供していく。 ４３７２気圧、マイナス１０度Ｃの高圧低温環境で生じる氷の表面を観察した。この条件では水分子は高圧氷Ｖという単斜晶を作る。圧力を上下させて氷を成長・融解させると、氷の表面に液滴や波模様の液膜が生じた。周囲の水と相分離し、通常の水よりも密度が高い液相と考えられる。 波模様を分析すると波の周期に異方性があった。これは単斜晶の異方性を反映し、高密度液相は液晶と推定される。水は身近な物質だが未解明な部分も多い。高圧低温下での液晶発見は、氷天体の地殻変動や液晶中で起きる化学反応などの理解につながる。