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「貪欲アルゴリズムについてのすべて | 初心者ガイド」

「新しい目的地への旅に出かけると想像してくださいおそらくGPSナビゲーションを使用して最短経路を見つけるでしょうまるで見知らぬ道で時間効率の良い経路を探すかのように、貪欲アルゴリズム...」

機械学習におけるXGBoostの詳細な理解

「データからパターンを学び、予測する技術です機械学習アルゴリズムの実装はデータに基づいています時間の経過と共に、アルゴリズムの進化が見られ、いくつかの…」

ケンブリッジの研究者たちは、マシンラーニングを利用した仮想現実アプリケーションを開発し、ユーザーが仮想現実空間でツールを開いたり制御したりする「超人的な」能力を持つことができるようにしました

ホットキーは、通常、従来のデスクトップアプリケーションに見られるキーボードショートカットです。ケンブリッジ大学の研究チームが、キーボード入力が唯一のオプションではない3Dインタラクション空間でのホットキーの適切な代替手段とは何かを探求しています。科学者たちは、手の動きで複数の3Dモデリングツールにアクセスして使用できるVRプログラムを作成しました。ケンブリッジ大学のチームは、「HotGestures」というシステムを作成するために機械学習を利用しました。これは、コンピュータのデスクトップ上のショートカットキーと同様に機能します。人間は主に視覚的な生き物です。したがって、手のジェスチャーは情報を伝えたり単語間の関係を作り出す自然な方法です。HotGesturesを使用すると、シンプルな手のジェスチャーを介して迅速に仮想ツールにアクセスして使用することができます。この方法は、標準のメニュー操作との組み合わせでうまく機能します。2つのユーザーテストを通じて、研究者はHotGesturesの可能性を確かめることができました。ジェスチャーベースの技術は、迅速かつ効率的なツールの選択とショートカットを提供します。参加者たちは、HotGesturesを受け入れやすかった理由として、その独自性、速度、使用の容易さ、および従来のメニューベースの操作を補完したことを挙げました。HotGesturesを使用すると、メニューを操作せずに仮想現実の図形や形状を作成することができ、注意をそらさずに集中できます。何年もの間、バーチャルリアリティ（VR）および関連アプリケーションの可能性は、ゲーム業界以外で完全に引き出されていません。ホットキーまたはコマンドショートカット（例：ctrl+c、ctrl+v）は、デスクトップアプリケーションを使用したことがある人々にとっては当たり前のものです。これらのショートカットは、必要な機能を検索する必要がなく、時間を節約するために役立ちますが、適切なコマンドが既にわかっている場合にのみ有用です。研究者のチームワークによって、3D仮想現実環境でホットキーを代替する「HotGestures」のコンセプトが開発されました。たとえば、はさみツールは切る動作でアクティベートされ、スプレーガンはスプレーの動作でアクティベートされます。ユーザーはメニューやキーボードショートカットを探す必要なく、直接目的の機能にアクセスすることができます。ユーザーは、作業を一時停止することなく、メニューを開いたりコントローラーやキーボードのボタンを押したりすることなく、迅速かつ簡単にツールを切り替えることができます。この研究では、ジェスチャー認識システムのニューラルネットワークを開発しました。このシステムは、ユーザーの手の関節の位置を含むデータストリームに対して予測を行うことで、ジェスチャーを識別することができます。ソフトウェアは、ペン、キューブ、円柱、球体、パレット、スプレー、カット、スケール、複製、削除など、3Dモデルの作成に関連する10種類の異なるアクションを記憶するように開発されました。グループは30人の参加者を対象にHotGestures、メニューの指示、または両方を使用した2つの予備試験を行いました。ジェスチャーベースの方法を使用すると、よく使用するツールに迅速かつ簡単にアクセスできます。HotGesturesは、その独自性、速度、使用の容易さ、および従来のメニューベースの操作との補完性から、参加者から好評を得ました。研究者たちは、コマンドと自然な手の動きを区別することができるシステムを設計することで、誤ったアクティベーションを防止しました。全体的に、ジェスチャーベースのシステムは速度の面でメニューベースのシステムを上回っています。研究者はデータセットとそれに付随するソースコードを公開し、VRアプリケーションの開発者が自社に組み込むことができるようにしました。

線形代数4：行列方程式

「線形代数の基礎についての連載シリーズの第四回目へようこそこれは機械学習の基本的な数学である線形代数についての解説です前回の記事ではベクトルと線形…」

「月ごとにより多くの品質の高い洞察を生み出す」

「E-Myth再訪：なぜほとんどの小規模企業がうまくいかず、どうすれば解決できるのか」という本で、マイケル・E・ガーバーは小規模企業のオーナーに、仕事の中で働くのを止めて、代わりに仕事の改善に取り組むことを提案しています

ジャバとデータエンジニアリング

データエンジニアリングについて考えるとき、最初に思い浮かぶプログラミングスキルは通常SQLとおそらくPythonです SQLは、データのクエリに使用されるよく知られた言語であり、世界に深く浸透しています...

スタンフォードの研究者たちは「CORNN」という機械学習手法を紹介します：大規模な脳神経記録のリアルタイム分析のためのものです

技術の進歩により、神経科学の研究分野では新たな時代を迎えました。この非凡な力により、生物の脳機能と行動の微妙な関係をより深く理解することが可能になりました。神経科学の研究では、ニューロンのダイナミクスと計算機能の間に重要なつながりがあります。科学者たちは、光学的または電気生理学的な画像化技術によって取得された大規模なニューラルレコーディングを使用して、ニューロン集団ダイナミクスの計算構造を理解するためにこれらを利用します。近年、さまざまな記録法の新しい進展により、より多くの細胞を記録し操作する能力が向上しました。その結果、さまざまな記録手法によって生成される巨大なデータセットを効率的に分析できる理論的および計算的ツールの必要性が高まっています。特に単一の細胞や小規模な細胞グループを記録する場合、手動で構築されたネットワークモデルが使用されてきましたが、これらのモデルは現代の神経科学で生成される大規模なデータセットを管理するのは困難でした。これらの大規模なデータセットから計算原理を導くために、研究者たちはデータ制約再帰ニューラルネットワーク（dRNN）をトレーニングするためのアイデアを提案しました。その目的は、リアルタイムでこのトレーニングを行い、医療応用や研究手法において単一細胞の分解能で治療をモデル化・調節することで特定の動物行動タイプに影響を与えることです。しかし、現在のdRNNトレーニング方法の限定的なスケーラビリティと効率の低さは、広範な脳レコーディングの分析を妨げる障害となっています。これらの課題を克服するために、研究チームはConvex Optimisation of Recurrent Neural Networks（CORNN）という独自のトレーニング技術を提案しました。CORNNは従来の最適化技術の非効率性を排除することで、トレーニングの速度とスケーラビリティを向上させることを目指しています。シミュレートされた記録調査において、CORNNは従来の最適化技術に比べてトレーニング速度が約100倍速く、モデリングの正確性を損なうことなく、むしろ向上させる結果を示しています。研究者たちは、CORNNの有効性を、タイミング応答や3ビットフリップフロップの実行など、基本的な操作を行う数千の細胞が含まれるシミュレーションを使用して評価しました。これは、CORNNが複雑なニューラルネットワークのジョブを処理する能力の高さを示しています。研究者たちはまた、CORNNがアトラクタ構造とネットワークダイナミクスを再現する能力が非常にロバストであることを示しています。CORNNは、ニューラルタイムスケールの食い違いや、観測されるニューロンの極度のサブサンプリング、またはジェネレータと推論モデルの非互換性などの障害に直面しても、正確かつ信頼性のある結果を生み出す能力を示しています。結論として、CORNNは通常のコンピュータ上で数百万のパラメータを持つdRNNをサブミニットの処理速度でトレーニングすることができるため、その重要性は大きいです。この達成は、広範なニューロン記録によって制限されるリアルタイムネットワーク再現への重要な第一歩を示しています。CORNNによって大規模なニューラルデータセットのより速く、よりスケーラブルな研究が可能になることで、ニューラルコンピューティングの理解が向上する可能性を秘めた強力な計算ツールとしての位置づけがされています。

パレート、パワーロー、そしてファットテール

統計はデータサイエンスと分析の基盤ですそれは複雑な問題に客観的に答えるための強力なツールボックスを提供してくれますしかし、私たちのお気に入りの統計ツールの多くは、...の時に無力となります

機械学習のための高品質データセットの作成初心者ガイド

このチュートリアルでは、高品質なデータを取得し、機械学習の分類結果を改善する方法を紹介します

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