A MOOC on convex optimization, CVX101, was run from 1/21/14 to 3/14/14. If you register for it, you can access all the course materials. More material can be found at the web sites for EE364A (Stanford) or EE236B (UCLA), and our own web pages. Source code for almost all examples and figures in part 2 of the book is available in CVX (in the examples directory), in CVXOPT (in the book examples direc

Machine Learning is the science of building hardware or software that can achieve tasks by learning from examples. The examples often come as {input, output} pairs. Given new inputs a trained machine can make predictions of the unknown output. Examples of machine learning tasks include: automatic reading of handwriting assisted medical diagnosis automatic text classification (classification of web

ストップ・ザ・ナンバーズ・ゲーム。http://d.hatena.ne.jp/tihara/20071122#p1研究に限らず、世の中はそんなもんだと思います。会社の給料にしろ、人間関係にしろ、恋愛にしろ。たしかに、自分が一生懸命やって評価されないのはつらいのですけどね。でも、本質的な解決手段もないですしね。ただ、ダメな部分がある一方で、上には上がいるということも見落としがちなポイントかもしれません。なるべく下を見ないようにすることはストレス回避に有効です。そして、上はやはり尊敬に値します。 こんな話もあります。某大手電気メーカーには、労働基準法というのがあって土日に研究をしてはいけなくて、一日８時間までしか研究をしてはいけなくて、有給を必ず消化しなくてはいけなくて・・・ 世の中はこういうレベルのモチベーションで動いているかもしれません。だから、小手先改良の性能アップばっかりじゃん、という

ボナンザVS勝負脳: 404 Machine Learning Not Foundhttp://www.computer-shogi.org/blog/watanabe_vs_bonanza_404_machine_learning_not_found/棋譜データを解析した結果をコンピュータの思考に反映させる、という手法は、ボナンザが始めたものではなく、ゲームプログラミングでは古典的なテーマです。過去に機械学習を用いた研究があるかどうかは別として、棋譜を用いた機械学習は誰もが考えることだというのはもっともだと思います。問題はどのようにしてデータを正例、負例とラベリングするかです。ボナンザのすごいところは、人間が指した手全てを正例にしたところだと思います。この発想はなかなかできません。普通は人間より強いものを作るために、棋譜の中から重要なデータだけを統計的に取り出そうとします。例えば、勝った

Microsoft Research でサマーインターン [ ←NAIST ] ポイント 情報系の学生は Google にインターンシップ制度があることはよく知られていますが、Microsoft にもインターン制度があることを知っている人は少ないです(自分も知りませんでした)。一つの理由としては日本での大学関係は Microsoft Research Asia という北京にある研究所が担当しているので、あまり日本での後方に積極的ではないことがあるかもしれませんが、後で述べるように、研究レベルやオープンさという意味では Microsoft Research ほど開かれたところは見たことがありません。そこで、この文書では日本から直接 Microsoft Research のインターンに応募した経験を元に、他の人も同じように世界中の研究者が集まる環境で過ごしてほしいと思い、書くことにしました。

Computer Science Conference Rankings Computer Science Conference Rankings Disclaimer: The rankings below are for the most prestigious category of paper at a given conference (i.e. mainly the refereed full paper track). They are based on general reputation of the conference in the field, the citation of the papers published in the conference, reputation of program committee members and reputation o

朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど