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あなたがまだ知らなかったなら

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AclNet グーグル


オーディオ分類のために、効率的なエンドツーエンドの畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであるAclNetを提案します。 データ拡張と正則化を使用してトレーニングを行うと、ESC-50コーパスで85:65%の精度で最先端のパフォーマンスを実現しました。 当社のネットワークでは、メモリとコンピューティングの要件が大幅に削減されるような構成が可能であり、精度と複雑さのトレードオフ分析が提示されます。 分析は、既存のソリューションと比較して大幅に削減された計算の複雑さで高精度を示しています。 たとえば、パラメータが155kで、49秒あたりの乗算が3万回しかない構成は、81:75%であり、人間の精度である81:3%を超えています。 この改善された効率により、エネルギー効率の高いプラットフォームで常時推論が可能になります。 …

並列スパーステンソルアルゴリズムベンチマークスイート(PASTA) グーグル


テンソル法は、機械学習、量子化学、ヘルスケア分析、ソーシャルネットワーク分析、データマイニング、信号処理など、さまざまなアプリケーションからますます注目を集めています。 スパーステンソルとそのア​​ルゴリズムは、これらのメソッドのパフォーマンスをさらに向上させ、出力の解釈可能性を高めるために重要になります。 この作業は、シングルコアおよびマルチコアCPU用のスパーステンソルアルゴリズムベンチマークスイート(PASTA)を示しています。 私たちの知る限り、これはスパーステンソルの世界のための最初のベンチマークスイートです。 PASTAの目標は次のとおりです。1)アプリケーションユーザーが代表的な計算ワークロードを使用してさまざまなコンピューターシステムを評価できるようにする。 2)既存のコンピュータアーキテクチャとシステムをより有効に活用するための洞察と、将来の設計のためのインスピレーションを提供します。 このベンチマークスイートは一般公開されています https://…/pasta. ...

pyRecLab グーグル


このホワイトペーパーでは、Pythonバインディングを使用してC ++で記述されたソフトウェアライブラリであるpyRecLabを紹介します。これにより、レコメンダーシステムのトレーニング、テスト、開発を迅速に行うことができます。 この目的のためにいくつかのソフトウェアライブラリがありますが、開発者が最も伝統的な方法をすぐに開始できるようにするソフトウェアライブラリはごくわずかであり、パフォーマンスを大幅に低下させることなく、さまざまなパラメータを試し、いくつかのタスクに取り組むことができます。 これらすべての機能を備えた数少ないライブラリの中で、Java、Scala、C#などの言語で利用できます。これは、人気のあるPythonプログラミング言語に慣れている経験の浅いプログラマーにとっては不利です。 この記事では、pyRecLabの詳細を紹介し、エラーメトリック(MAEおよびRMSE)およびトレーニング/テスト時間の観点からのパフォーマンス分析も示します。 人気のあるJavaベースのライブラリLibRecに対してベンチマークを行い、同様の結果を示しています。 経験の少ないプログラマーや、レコメンダーシステムの迅速なプロトタイピングに関心のある人々は、pyRecLabの恩恵を受けることを期待しています。 …

再帰ベイズ推定 グーグル


ベイズフィルターとしても知られる再帰的ベイズ推定は、入力測定値と数学的プロセスモデルを使用して、未知の確率密度関数を時間の経過とともに再帰的に推定するための一般的な確率的アプローチです。 …

PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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出典:https://analytixon.com/2021/07/17/if-you-did-not-already-know-1451/

ビッグデータ

機械学習のためにどのくらいの数学を知る必要がありますか?

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機械学習のための数学| MLアルゴリズムを理解するための数学





















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PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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ビッグデータ

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MLヘルス グーグル


機械学習(ML)アルゴリズムを本番環境に長期間展開することで、ラベルがない場合のモデルのリアルタイム予測品質の監視や管理などの新しい課題が明らかになりました。 ただし、このような追跡は、誤った予測に起因する壊滅的なビジネス結果を防ぐために不可欠です。 これらの展開の規模により、手動による監視が禁止され、アラートを追跡および発生させる自動化された手法が不可欠になります。 ラベルがない場合のMLモデルの予測パフォーマンスの潜在的な低下を追跡するためのフレームワークMLHealthを紹介します。 フレームワークは、診断方法を使用して、さらに調査するためのアラートを生成します。 本番データのパターンがトレーニングデータの分布と一致しない場合に潜在的な問題を監視するために、そのような方法のXNUMXつを開発します。 不一致のデータセットの問題を検出する際に、この方法がRMSE、KL-Divergence、Wassersteinなどの標準の「距離メトリック」よりも優れていることを示します。 最後に、ML Healthアプローチを組み込んだ作業システムを紹介し、現実的な完全な本番MLライフサイクル内でML展開を監視および管理します。 …

ガイド付きズーム グーグル


空間的接地を利用してより多くの情報に基づいた予測を行うアプローチであるガイド付きズームを提案します。 これは、モデルに予測の「正しい理由」があることを確認することによって行われます。これは、トレーニング時に同様の正しい決定を行うために使用される理由と一貫性のある理由として定義されます。 ディープニューラルネットワークが予測を行う理由/証拠は、モデル出力の特定のクラス条件付き確率に対する、ピクセル空間での空間的根拠であると定義されています。 ガイド付きズームは、予測を行うために使用される証拠がどれほど合理的であるかを質問します。 最先端の深い単一ラベル分類モデルでは、top-k(k = 2、3、4、…)の精度は通常top-1の精度よりも大幅に高くなります。 これは、クラス間の違いが非常に微妙な、きめ細かいデータセットでより明確になります。 ガイド付きズームにより、XNUMXつのきめ細かい分類データセットでモデルの分類精度が向上することを示します。 また、それらのアンサンブルを、次に最も識別力のある証拠を繰り返し明らかにする敵対的な消去アプローチと比較することにより、さまざまな接地手法の相補性を探ります。 …

UniParse グーグル


このホワイトペーパーでは、オープンソースのPythonソフトウェアパッケージとしてリリースされたグラフベースの解析フレームワークとツールキットUniParseの設計と使用について説明します。 フレームワークとしてのUniParseは、グラフベースの依存関係解析アーキテクチャの研究プロトタイピング、開発、および評価を新たに合理化します。 UniParseは、すべての依存関係パーサーコンポーネントに対して、非常に効率的で、十分に独立していて、読みやすく、拡張しやすい実装を可能にすることでこれを実現します。 エンコーダーとデコーダーの両方のさらに効率的なCython実装、および必要な特殊な損失を含む、現在のすべての最先端の一次グラフベースのパーサーの再実装として、既製の構成でツールキットを配布します関数。 …

スパース制約保存マッチング(SPM) グーグル


コンピュータビジョンに関心のある多くの問題は、XNUMXつの機能セット間の一貫した対応を見つける問題として定式化できます。 XNUMX対XNUMXのマッピング制約を伴う特徴対応(マッチング)問題は、通常、順列(または直交)制約を伴う積分二次計画法(IQP)問題として定式化されます。 NP困難であるため、緩和モデルが必要です。 IQPマッチング問題を最適化するための主な課題のXNUMXつは、離散XNUMX対XNUMXマッピング(順列)制約をXNUMX次目的最適化にどのように組み込むかです。 この論文では、IQPマッチング問題のためのスパース制約保存マッチング(SPM)と呼ばれる新しい緩和モデルを提示します。 SPMは、離散順列制約がスパース制約を介して適切にエンコードできるという私たちの観察に動機付けられています。 従来の緩和モデルと比較すると、SPMは、スパース制約を介して離散XNUMX対XNUMXマッピング制約を直接組み込むことができるため、元のIQPマッチング問題に対してより厳密な緩和を提供します。 提案されたSPMモデルを解決するために、シンプルでありながら効果的な更新アルゴリズムが導出されました。 いくつかの機能マッチングタスクの実験結果は、SPMメソッドの有効性と効率を示しています。 …

PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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ノキアは、ターンアラウンドが定着するにつれて、通年の予測を引き上げます

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ヘルシンキ(ロイター)-通信機器メーカーのノキアは木曜日に予想を上回る第XNUMX四半期の営業利益を報告し、事業の好転のおかげで、約束どおり通年の見通しを引き上げた。

フィンランドの会社の682月から808.51月の同等の営業利益は、前年の423億408万ユーロからXNUMX億XNUMX万ユーロ(XNUMX億XNUMX万ドル)に上昇し、アナリストのRefinitiv世論調査でのXNUMX億XNUMX万ユーロの平均見積もりを上回りました。

地政学の変化と大幅なコスト削減により、ノキアはCEOのペッカ・ルントマルクが主導権を握ってからわずか5年後に、世界のXNUMXG展開レースにしっかりと戻り、スウェーデンのライバルであるエリクソンに着手することができました。

「計画よりも早く実行しました。 戦略 ランドマークは木曜日の声明で述べたが、ノキアは2021年下半期の結果がそれほど目立たないと予想していると付け加えた。

ノキアは現在、通年の純売上高は、以前の見積もりである21.7億〜22.7億ユーロから、20.6億〜21.8億ユーロになると予想しており、営業利益率は10%から12%ではなく7〜10%になると述べています。以前。

同社は13月XNUMX日、見通しを引き上げると発表したが、詳細は明らかにしていない。

($ 1 = 0.8435のユーロ)

(Essi Lehtoによる報告、TerjeSolsvikとSrirajKaluvilaによる編集)

画像著作権:ロイター

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出典:https://datafloq.com/read/nokia-lifts-full-year-forecast-turnaround-takes-root/16713

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「ミーム」株への玄関口であるロビンフッドは、2.1億ドルのIPOを調達

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EchoWangとDavidFrenchによる

(ロイター)-Robinhood Markets Inc、取引アプリの所有者、 小売 今年の「ミーム」株取引の熱狂を推測している投資家は、水曜日の新規株式公開で2.1億ドルを調達しました。

同社は、Redditなどのソーシャルメディアサイトで取引投機の対象となった後、激しい変動が見られたGameStopCorpなどの暗号通貨や株式に対する個人投資家の魅力を利用しようとしていました。 ロビンフッドの月間アクティブユーザー数は、11.7月末の21.3万人からXNUMX月末のXNUMX万人に急増しました。

IPOはロビンフッドを31.8億ドルと評価し、チャールズシュワブコーポレーションなどの従来のライバルの多くよりも収益の関数として大きくしましたが、提供価格は会社が示した範囲の下限でした。

一部の投資家は、泡立つ評価への懸念、ロビンフッドの事業を取り締まる規制当局のリスク、さらにはXNUMX月末にミーム株取引の熱狂が燃え上がったときに会社が取引制限を課すことへの怒りを長引かせて、傍観し続けた。

ロビンフッドは、IPOで55万株を38株38ドルで売却したと述べた。これは42ドルからXNUMXドルの価格帯の下限である。 これにより、新規上場の猛烈な市場の中で、年初来に公開されたことが最も価値のある米国企業のXNUMXつになります。

珍しい動きで、ロビンフッドは、ユーザーのために株式の20%から35%を予約すると述べていました。

ロビンフッドのプラットフォームにより、ユーザーは株式、上場投資信託、オプション、暗号通貨を無制限に手数料なしで取引できます。 そのシンプルなインターフェースは、COVID-19パンデミックの間に自宅から取引する若い投資家に人気がありました。

ロビンフッドは、クリアリングハウスでの預金要件が10倍に引き上げられた後、一部の人気株の取引を制限した今年初めに、一部の投資家と米国議員を激怒させました。 これは、多くの規制調査の中心となっています。

同社は今週、米国の規制当局から、XNUMX月末に取引制限が設けられる前に従業員がGameStopとAMC Entertainment Holdings、Incの株式を取引したかどうかについて問い合わせを受けたことを明らかにした。

70月、ロビンフッドは、ウォール街の規制当局である金融業界規制当局による、システムの停止、「虚偽または誤解を招く」情報の提供、弱いオプション取引管理などの「システム」障害に関する調査を解決するために、XNUMX万ドル近くを支払うことに合意しました。

証券会社はまた、収益の大部分を「注文フローの支払い」に依存していると批判されています。この場合、マーケットメーカーから取引をルーティングするための手数料を受け取り、ユーザーに個別の取引の料金を請求しません。

批評家は、他の多くのブローカーによって使用されている慣行は、ブローカーがより高い手数料を支払う人に注文を送るように動機付けるという理由で、利益相反を生み出すと主張しています。 ロビンフッドは、ユーザーにとって最も安いものに基づいて取引をルーティングし、手数料を請求する方が費用がかかると主張しています。 米国証券取引委員会はその慣行を検討しています。

ロビンフッドは、スタンフォード大学のルームメイトであるウラジミールテネフとバイジュバットによって2013年に設立されました。 これらの提出書類によると、彼らは募集後の議決権の過半数を保有し、バートは発行済み株式の議決権の約39%を保有し、テネフは約26.2%を保有します。

同社の株式は、木曜日に「HOOD」というティッカーの下でナスダックで取引を開始する予定です。

ゴールドマンサックスとJPモルガンは、ロビンフッドのIPOの主幹事でした。

(ニューヨークのEchoWangとDavidFrenchによる報告、Leslie Adlerによる編集)

画像著作権:ロイター

PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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出典:https://datafloq.com/read/robinhood-gateway-meme-stocks-raises-21-billion-ipo/16712

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