AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
研究室の輪講で使った古いスライド。物体検出の黎明期からシングルショット系までのまとめ。
Old slides used in a lab lecture. A summary of object detection from its early days to single-shot systems.
フォント不足による表示崩れがあります(筑紫A丸ゴシック、Montserratを使用)。
機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
TOPPERS provide Real Time Operating kernel such as ASP(standard), ATK(for Automotive), HRP(for Space), FMP(multi core), SSP(smallest set profile) kernel and other tools. Real Time kernel for Raspberry Pi are released, as FMP and SSP.
AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
研究室の輪講で使った古いスライド。物体検出の黎明期からシングルショット系までのまとめ。
Old slides used in a lab lecture. A summary of object detection from its early days to single-shot systems.
フォント不足による表示崩れがあります(筑紫A丸ゴシック、Montserratを使用)。
機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
TOPPERS provide Real Time Operating kernel such as ASP(standard), ATK(for Automotive), HRP(for Space), FMP(multi core), SSP(smallest set profile) kernel and other tools. Real Time kernel for Raspberry Pi are released, as FMP and SSP.
https://djangocongress.jp/#talk-10
OpenTelemetryは、複数のプロセス、システムをまたがってアプリケーションの処理を追跡する分散トレースの仕組みを提供するフレームワークで、2021年春に1.0.0がリリースされました。このライブラリを活用し、Djangoアプリおよび周辺システムの処理を追跡する方法について紹介します。
Google Slide(スライド内のリンクをクリックできます)
https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vRtqRQ6USDeV32_aTPjSaNXpKdn5cbitkmiX9ZfgwXVE-mh74I4eICFOB8rWGz0LPUIEfXn3APRKcrU/pub
コード
https://github.com/shimizukawa/try-otel/tree/20221112-djangocongressjp2022
Let's trace web system processes with opentelemetry djangocongress jp 2022