Report
Share
Recommended
Stand alone self attention in vision models
畳み込み層をlocal self-attentionに変更したFull Attention のvision modelを提案
同程度の精度を少ない計算量とパラメータで達成
コンピュータビジョンの観点から見たAIの公平性
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議30+本投稿」することです。
http://xpaperchallenge.org/cv/
Power BI データフロー 早わかり
Power BI データフローをざっくり理解しておきましょう。難しいことは知らなくても構わないのです。それよりもどのような機能であるとかどのように使えるようにするのかの方が大事です。
※ 2018/11 パブリックプレビュー な機能のお話。
情報検索の基礎 #9適合フィードバックとクエリ拡張
9.適合フィードバックとクエリ拡張
適合フィードバックと擬似適合フィードバック
適合フィードバックのロッキオアルゴリズム
確率的な適合フィードバック
適合フィードバックはいつ機能するか？
ウェブの適合フィードバック
適合フィードバック戦略と評価
擬似適合フィードバック
間接的な適合フィードバック
まとめ
クエリ改良のためのグローバルな手法
クエリ改良のための語彙ツール
クエリ拡張
自動シソーラス生成
引用文献と参考図書
Vision-and-Language Navigation: Interpreting visually-grounded navigation ins...
言葉で道案内を受けたら人間は目的地まで辿り着ける（ことが多い）ですが、現在のロボット（いわゆる人工知能）だとどうか。
CVとNLPとRoboticsの交点が広がりつつあるので読みました。
Recommended
Stand alone self attention in vision models
畳み込み層をlocal self-attentionに変更したFull Attention のvision modelを提案
同程度の精度を少ない計算量とパラメータで達成
コンピュータビジョンの観点から見たAIの公平性
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議30+本投稿」することです。
http://xpaperchallenge.org/cv/
Power BI データフロー 早わかり
Power BI データフローをざっくり理解しておきましょう。難しいことは知らなくても構わないのです。それよりもどのような機能であるとかどのように使えるようにするのかの方が大事です。
※ 2018/11 パブリックプレビュー な機能のお話。
情報検索の基礎 #9適合フィードバックとクエリ拡張
9.適合フィードバックとクエリ拡張
適合フィードバックと擬似適合フィードバック
適合フィードバックのロッキオアルゴリズム
確率的な適合フィードバック
適合フィードバックはいつ機能するか？
ウェブの適合フィードバック
適合フィードバック戦略と評価
擬似適合フィードバック
間接的な適合フィードバック
まとめ
クエリ改良のためのグローバルな手法
クエリ改良のための語彙ツール
クエリ拡張
自動シソーラス生成
引用文献と参考図書
Vision-and-Language Navigation: Interpreting visually-grounded navigation ins...
言葉で道案内を受けたら人間は目的地まで辿り着ける（ことが多い）ですが、現在のロボット（いわゆる人工知能）だとどうか。
CVとNLPとRoboticsの交点が広がりつつあるので読みました。
解説！30分で分かるLEAN ANALYTICS
リーンアナリティクスの概要を30分で理解できるようスライドを作成しています。実際に社内プレゼンでは30分で終わりました。
リーンアナリティクスの前提となるリーンスタートアップについても簡単に説明しているため、前提知識がない人でも一通り理解できると思います。
なにかご不明の点があれば、以下までご連絡ください。
info@sikmi.com
You can get an overview of LEAN ANALYTICS in 30 minutes. Actually the in-house presentation was the end in 30 minutes.
Due to the brief description of THE LEAN STARTUP that is the premise of LEAN ANALYTICS , and I think that it can be understood one way in humans there is no prerequisite knowledge .
If there is any questions something , please contact the following .
Test & Learn: How to Find Your Product's North Star Metric
Product-led companies are winning in this digital era by rallying their teams around a product North Star: the metric that connects the business outcomes they are trying to deliver to the work they do each day.
In this talk, you’ll learn a practical framework for how to determine your product’s North Star and how it can shift your strategy.
By attending this session, you will:
Learn how to define a North Star and why it is so important for product development teams
Learn how the best product teams use a narrow set of meaningful metrics to align product strategy with actual team initiatives
See examples of how North Stars change your product roadmap and drive your business forward
Walk through a specific example of setting and evolving a North Star
Feel ready to take learnings back to your teams
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
入門 Kubeflow
～Kubernetesで機械学習をはじめるために～
（NTT Tech Conference #4 講演資料）
2020年1月31日
株式会社NTTデータ / NTT DATA
Yuki Nishizawa
対話返答生成における個性の追加反映
自然言語処理研究会 (NL研) での発表資料です。対話エージェントに個性 (方言・熱さ等) を追加する技術で、深層学習を用いた対話返答文生成で元の個性を保持しつつ 個性を追加反映した返答文生成を行います。
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [ztyle] : 손그림 의류 검색 서비스
데이터 분석 프로젝트를 진행한 ztyle 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
손그림 의류 검색 서비스
18기 조현정 고려대학교 일반대학원 통계학과
18기 김혜연 고려대학교 통계학과
18기 최유진 숙명여자대학교 소비자경제학과
18기 한상범 경기대학교 컴퓨터공학부
Ml system in_python
https://www.youtube.com/watch?v=krnaOxKRhoQ&feature=youtu.be
Machine learning system in Python.
https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern
Python 3のWebシステムでDDDに入門してみた
The document discusses dependency injection in Python applications. It covers separating an application into domains, infrastructure, and presentation layers. It also discusses using dependency injection with abstract classes, type annotations, and value objects to decouple components and enable testing. Examples are provided of implementing dependency injection in Python.
DRIVE CHARTを支えるAI技術
GPU2020講演資料
https://www.gdep-sol.co.jp/gpu2020-day2.html
「DRIVE CHARTを支えるAI技術」
DRIVE CHARTを支えるAI技術およびAIを支える技術のご紹介
- コンピュータビジョン
- データサイエンス
- エッジAI
- MLOps
Test Driven Database Development
reating a database schema means creating an interface for applications to use to manage their data. But how do you know how well that interface works until you’ve tried it?
Well, by trying it before you create it.
This talk introduces the concept of test-driven development to database administrators. We’ll use pgTAP to work through a real-world example creating a database design with an intuitive, useful interface for managing application data. Derive more intuitive table structures! Keep an eye to the beauty of your views! Let your procedures make your application more productive! Feel younger and more clever, all through the power of TDDD!
フリーソフトではじめるがん体細胞変異解析入門 第33回勉強会資料
2014年6月21日に開催した、アメリエフ株式会社・第33回バイオインフォマティクス勉強会の「フリーソフトではじめるがん体細胞変異解析入門」のスライドです。
リクルートにおける画像解析事例紹介
2015/11/20 NTTデータ数理システム主催のユーザカンファレンスと、2015/11/25 WebDBフォーラム2015 技術報告セッションでの、白井の講演資料になります
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
Preferred Networks代表取締役最高経営責任者 西川徹による2022年12月14日のSEMICON Japan 2022キーノートのスライドです。（一部Slideshare用に加工しています）
DeNAゲーム事業におけるデータエンジニアの貢献 [DeNA TechCon 2019]
DeNAの分析部は、事業における意思決定の質を最大限に高めるための部門です。より高度な分析を低コストで実現するために、BigQueryを中心としたデータ分析基盤を活用しています。
本セッションでは「DeNAのゲーム事業における意思決定を分析部がどのように支えているか」と「データ分析基盤を運用する中でぶつかった課題をどのように乗り越えてきたか」について技術的な側面から、実例を交えてお話します。
More Related Content
What's hot
解説！30分で分かるLEAN ANALYTICS
リーンアナリティクスの概要を30分で理解できるようスライドを作成しています。実際に社内プレゼンでは30分で終わりました。
リーンアナリティクスの前提となるリーンスタートアップについても簡単に説明しているため、前提知識がない人でも一通り理解できると思います。
なにかご不明の点があれば、以下までご連絡ください。
info@sikmi.com
You can get an overview of LEAN ANALYTICS in 30 minutes. Actually the in-house presentation was the end in 30 minutes.
Due to the brief description of THE LEAN STARTUP that is the premise of LEAN ANALYTICS , and I think that it can be understood one way in humans there is no prerequisite knowledge .
If there is any questions something , please contact the following .
Test & Learn: How to Find Your Product's North Star Metric
Product-led companies are winning in this digital era by rallying their teams around a product North Star: the metric that connects the business outcomes they are trying to deliver to the work they do each day.
In this talk, you’ll learn a practical framework for how to determine your product’s North Star and how it can shift your strategy.
By attending this session, you will:
Learn how to define a North Star and why it is so important for product development teams
Learn how the best product teams use a narrow set of meaningful metrics to align product strategy with actual team initiatives
See examples of how North Stars change your product roadmap and drive your business forward
Walk through a specific example of setting and evolving a North Star
Feel ready to take learnings back to your teams
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
入門 Kubeflow
～Kubernetesで機械学習をはじめるために～
（NTT Tech Conference #4 講演資料）
2020年1月31日
株式会社NTTデータ / NTT DATA
Yuki Nishizawa
対話返答生成における個性の追加反映
自然言語処理研究会 (NL研) での発表資料です。対話エージェントに個性 (方言・熱さ等) を追加する技術で、深層学習を用いた対話返答文生成で元の個性を保持しつつ 個性を追加反映した返答文生成を行います。
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [ztyle] : 손그림 의류 검색 서비스
데이터 분석 프로젝트를 진행한 ztyle 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
손그림 의류 검색 서비스
18기 조현정 고려대학교 일반대학원 통계학과
18기 김혜연 고려대학교 통계학과
18기 최유진 숙명여자대학교 소비자경제학과
18기 한상범 경기대학교 컴퓨터공학부
Ml system in_python
https://www.youtube.com/watch?v=krnaOxKRhoQ&feature=youtu.be
Machine learning system in Python.
https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern
Python 3のWebシステムでDDDに入門してみた
The document discusses dependency injection in Python applications. It covers separating an application into domains, infrastructure, and presentation layers. It also discusses using dependency injection with abstract classes, type annotations, and value objects to decouple components and enable testing. Examples are provided of implementing dependency injection in Python.
DRIVE CHARTを支えるAI技術
GPU2020講演資料
https://www.gdep-sol.co.jp/gpu2020-day2.html
「DRIVE CHARTを支えるAI技術」
DRIVE CHARTを支えるAI技術およびAIを支える技術のご紹介
- コンピュータビジョン
- データサイエンス
- エッジAI
- MLOps
Test Driven Database Development
reating a database schema means creating an interface for applications to use to manage their data. But how do you know how well that interface works until you’ve tried it?
Well, by trying it before you create it.
This talk introduces the concept of test-driven development to database administrators. We’ll use pgTAP to work through a real-world example creating a database design with an intuitive, useful interface for managing application data. Derive more intuitive table structures! Keep an eye to the beauty of your views! Let your procedures make your application more productive! Feel younger and more clever, all through the power of TDDD!
フリーソフトではじめるがん体細胞変異解析入門 第33回勉強会資料
2014年6月21日に開催した、アメリエフ株式会社・第33回バイオインフォマティクス勉強会の「フリーソフトではじめるがん体細胞変異解析入門」のスライドです。
リクルートにおける画像解析事例紹介
2015/11/20 NTTデータ数理システム主催のユーザカンファレンスと、2015/11/25 WebDBフォーラム2015 技術報告セッションでの、白井の講演資料になります
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
Preferred Networks代表取締役最高経営責任者 西川徹による2022年12月14日のSEMICON Japan 2022キーノートのスライドです。（一部Slideshare用に加工しています）
DeNAゲーム事業におけるデータエンジニアの貢献 [DeNA TechCon 2019]
DeNAの分析部は、事業における意思決定の質を最大限に高めるための部門です。より高度な分析を低コストで実現するために、BigQueryを中心としたデータ分析基盤を活用しています。
本セッションでは「DeNAのゲーム事業における意思決定を分析部がどのように支えているか」と「データ分析基盤を運用する中でぶつかった課題をどのように乗り越えてきたか」について技術的な側面から、実例を交えてお話します。
What's hot (20)
Test & Learn: How to Find Your Product's North Star Metric
Test & Learn: How to Find Your Product's North Star Metric
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [ztyle] : 손그림 의류 검색 서비스
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [ztyle] : 손그림 의류 검색 서비스
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
OKR실행카드_샘플및양식.pptx
- 1. 채용팀 A급 슈퍼 루키 채용으로 대기 고객 없애기 수습 기간 A+ 채용 결과 8명 만들기 1개월 압축 성장 교육 Program 검증 8명 배치 완료 및 현장 피드백 ‘매우 만족’ 획득 2020.1.2 ~ 2020.3.20 윌리엄, 션, 디즈니 1 2 인재 채널 20곳 추가 확보하기 목표 인원 세팅 AI 면접 설계 의미 채용 상품 재선정 블로그 & SNS & 평판 사이트 점검 인재 채널 5곳 확보함 (대학 3곳, 단체 2곳) 목표 인원 8명 재확인함 AI면접 솔루션 세팅 완료함 (다음주에 재확인 필요) 블로그 진행 못함 제이크 사례로 과업 구체적 소개 스토리 확보