Unleashing the Power of Broadband: The Future of Connectivity In an era where
(pixabay.comより) １．背景とか Random Forest[1]とは、ランダムさがもつ利点を活用し、大量に作った決定木を効率よく学習させるという機械学習手法の一種です。SVMなどの既存の手法に比べて、特徴量の重要度が学習とともに計算できること、学習が早いこと、過学習が起きにくいこと（追記注釈１）などの利点が挙げられます。Kinectの姿勢推定に使われているらしいです。 最近、Random Forestをカジュアルに使う例が多く（特にうちの研究室）、一部パラメータやら出力やらがわからない人も多いと思います。使い方はTJOさんの資料[2]を読んでもらえれば理解できると思うし、詳細は波部先生の資料[3]をよんでもらえればわかると思います。 それで、いろいろな日本語の資料をいくら読んでも、Random Forestがもつ特徴の１つである、特徴量の重要度の詳細に関してはほとんどノータッ
2. 自己紹介 • 玉置 伸行（たまおき のぶゆき） – ntamaoki@virtualtech.jp – twitter.com/ntamaoki facebook.com/ntamaoki • 日本仮想化技術株式会社 2013/8 – エンタープライズクラウド事業部 • OpenStackの価値を伝える – @ITで「たまおきのクラウドウオッチ」連載中 – 「OpenStack最新情報セミナー」を企画、11/20(水)夜に開 催予定 • エンタープライズクラスのクラウド基盤構築の検討支援 • 日本オラクル株式会社 1998/4 – 2013/7 – ミドルウェア製品のプリセールエンジニア 2 – 知識管理・コンテンツ管理製品の製品マーケティング 3. 日本仮想化技術株式会社 概要 • 社名：日本仮想化技術株式会社 • • • • • • • • • – 英語名：VirtualTech
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くまぎ @kumagi 日立のヘリウム封入HDD、容量なんかはともかくとして、MTBF200万時間って228年ぐらいの計算だけど流石にそんな持つと思えないし、これをN台買って数年後にM台壊れた際にMTBFが嘘だったと立証できるNとMってどれぐらいだろうか。 2014-02-15 13:54:36
Scalability. It's the question that drives us. It's an anomaly inherent to the programming of the matrix. It's time for servers to handle 10 million simultaneous connections, don't you think? After all, computers now have 1000 times the memory as 15 years ago when the first started handling 10 thousand connections. Today (2013), $1200 will buy you a computer with 8 cores, 64 gigabytes of RAM, 10-g
このテーマ自体はさんざん語り尽くされていることである。たとえば山口君によるWhy Erlang? というブログ記事の翻訳や、戦闘機本（Programming Erlang: Software for a Concurrent World (Pragmatic Programmers)）を読めば世間でいわれていることはよく分かる。もしくは、同僚が最近書いたソフトウェアデザインの記事を読んでもらってもよいだろう。 Software Design (ソフトウェア デザイン) 2014年 02月号 [雑誌] 出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/01/18メディア: 雑誌この商品を含むブログ (3件) を見る 私自身もErlangに出会ってから5,6年が経とうとしているが、当初はそのよさがよくわかっていなかったように思う。しかし、仕事で高可用性が要求される複雑な分散システムに携わるよう
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