はま@進捗の数だけ進捗を出す

@hmkz_

曜ちゃんとシンギュラリティを起こしたいサラリマン。仕事はラブライバー、趣味は研究です。 特異点論と多目的最適化の関係を解説したよ! 勾配法って鞍点近傍にはまるの?(僕も分からないよ!)

アイドルは数学
Vrijeme pridruživanja: kolovoz 2009.

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    WCCIとGECCOの発表スライドをWeb公開します(多分SlideShareあたりで)。 ついでに実験プログラムもGitHubで公開します。

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  2. prije 12 sati

    ラフまとめ2

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  3. にこほのりん節分1コマ劇場

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  5. prije 11 sati

    あなたちゃんとかすみん

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  6. あなぽむかす

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  7. 基本的にNoSQLはこういう規模感で使うもので、この状況ではSQLは使い物にならない。逆にSQLが使える状況なのにNoSQLを選ぶのは、基本的に縛りプレイでしかない。両者の使いどころは住み分けてるから、そもそも比較する必要もない、という感じだと思う。

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  8. SQL対NoSQL、ソフトウェア全般にいえる機能と性能のトレードオフの話なので、SQLの性能に不満がない段階で(一般的にSQLより低機能な)NoSQLを選ぶ理由はあまりないと思いますね。どちらも使える状況でNoSQLをファーストチョイスにさせようとする過剰なマーケティングは不誠実だと思っています。

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  9. prije 12 sati
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  10. 特訓あなたちゃん

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  11. 将来的にはスケールさせる必要があるかもしれないけれど、現状ではまだ仕様が固まってないサービスの立ち上げ期を想定したものです。 最初からビッグデータでドバドバーが約束されているつよつよWebサービスだと事情は違うと思います。

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  12. これ、NoSQLを使いこなすうえでわりといいrule of thumbだと思っています。移行が大変ではあるのですが…。

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  13. 渡辺曜との妄想デート 服装が決定しました!投票ありがとうございました!

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  14. 最適化の実務適用,一通りの解法の特性を理解して,解法の良さ引き出せる定式化を覚えて,実務の勘所も理解して,やっとスタートラインなところがある.価値を提供できるようになるまでに10年修行が必要な寿司職人みたいな世界で,これじゃあスケールしないよなぁ…とML界隈と対比していつも思う.

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  15. 最適化,モデル化段階でのユーザへの要求がものすごく高くて,機械学習以上に実務適用がツライと思っている.「改善したい評価指標を正確に数式で書いてください」「その指標に影響する変数を余さず列挙してください」「でも変数全部モデルに入れると計算量爆発するので巧妙に定式化してください」etc

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  16. 個人的には,最適化が機械学習ほど流行らないの,こういうチートシートの整備を怠っているのも一因だと思っている.実務家と話すと「いつどの最適化手法を使えばいいのか分からない」と頻繁に言われる.

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  17. 世の中,データを詳細に理解しなければいけない案件ばかりでもなくて,チートシートレベルで雑に処理してもそれなりに効果がある案件もたくさんあるので,そういう人にとってはチートシートこそが必要十分なツールだったりもすると思う.

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  18. 個人的には,チートシートは「間違っているけど大事な入門のしきたり」だと思っています.何も分からないけどとにかく始めてみる気持ちになる.チートシートに従ってトライして撃沈して初めて,より高度な説明に耳を傾けてもらえるようになる.これがないとMLが必要な人にMLが届かずに埋もれてしまう.

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  19. チートシートの最初の方でサンプル数50以下だとmore dataとか言われて簡単に突っぱねられていますが,僕はサンプル数が一桁とかでも予測モデルを作ることがある.実際にはmore dataの領域も仕事の宝庫です.

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  20. あと個人的にはsklearnとかの↓こういうチートシートはあまり好きじゃないです.データ自体を理解し・価値を出そうとする姿勢に欠けていると感じます.

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  21. 「手法には仮定・前提がある」「手法には適用範囲が存在する」「前提がうやむやな結論は疑う」「しきたりやチートシートは信用しない」あたりも重要

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