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Naoya Ikeda
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PowerShellもバージョンを重ね、WindowsだけではなくLinuxでの稼働などいろいろな方向性が見えてきている。それらを踏まえて、インフラ側ではなく分析者として活用を過去の事例を踏まえて検討する。 私は、業務において分析者として、PowerShellを活用してきた。なぜならば、PowerShellは.NET Framework、そして、WindowsであればCOMコンポーネントを呼び出せるため、通常だと操作がしにくいものも操作できる可能性があるためである。…
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DPマッチングのコードをF#で書いてBitbucket で公開しました。基本的な考え方はあちこちで触れられているアルゴリズムをそのまま実装しているので特徴と呼べるものはあまりないですね。まあ、半分、知識の確認がてら作ったようなものですから。
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ソニーが先に公開した、Neural Network Consoleで遊んでいる。ごくごく当たり前のモデルであればありがちな設定というのはある程度確立しているものがありその設定でいいだろう。しかし、それだけであると少し変化球を投げられると破綻する。結果、mnist +alpha で悶々とする事態は発生する。…
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TJOさんがなにやら、ためになる記事を書いているので乗ってみます。Let’s throwing Masakari. 汎化性能についてはそのままだと思います。基本的には、正にその通りです。ここで付け加えることは多くはないです。とはいえ、とはいえ、汎化性能でもそうなのですが、問題はどこまで求めるかですね。つまり、どこまで性能の引き上げを頑張るかです。…
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PC Watchの後藤氏によるアーティクル “AMDの次世代CPUコア「ZEN」のニューラルネットワーク分岐予測機能“。注意すべきはCPUの分岐予測関連は完全に秘密のベールに包まれており、AMDが先行しているかどうかはよくわからないということに尽きる。AMDにしても殆どの情報は非公開でありほとんど情報はない。…
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さて、クリスマスです。細かい話をするのもないので、この発表から。 ガートナーの発表した、AIのよくある誤解はすごくわかりやすいです。 すごく賢いAIが既に存在する。 IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに「すごいこと」ができる。 AIと呼ばれる単一のテクノロジが存在する。 AIを導入するとすぐに効果が出る。 「教師なし学習」は教えなくてよいため「教師あり学習」よりも優れている。 ディープ・ラーニングが最強である。 アルゴリズムをコンピュータ言語のように選べる。…
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