CVPR2019読み会 (Rethinking the Evaluation of Video Summaries)Yasunori Ozaki
?
CVPR2019読み会で発表したRethinking the Evaluation of Video Summariesの説明スライドです。論文自体は映像要約全体を分析しており、読み応えがありました。説明スライドがあっているかどうかよくわからないので、詳しくは本人に聞いてください。よろしくおねがいします。
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)。
このスライドではベイズ統計学によく登場する確率分布の関係について紹介している。平易なベルヌーイ分布から多少複雑なベータ分布までがどのようにつながっているかを示している。いくつかの重要な性質については実際に証明を与えた。本スライドは2016年10月1日のNagoyaStat #2で発表したものである。
Some probability distributions are used for bayes statistics. This slide shows relationships from Bernoulli distribution to Beta distribution. Some important properties are proofed in this slide.
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include:
1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy.
2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway.
3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensuring API latency below 50ms across availability zones, and handling 10 requests per second with nginx load balancing across 20 servers.
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.
CVPR2019読み会 (Rethinking the Evaluation of Video Summaries)Yasunori Ozaki
?
CVPR2019読み会で発表したRethinking the Evaluation of Video Summariesの説明スライドです。論文自体は映像要約全体を分析しており、読み応えがありました。説明スライドがあっているかどうかよくわからないので、詳しくは本人に聞いてください。よろしくおねがいします。
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)。
このスライドではベイズ統計学によく登場する確率分布の関係について紹介している。平易なベルヌーイ分布から多少複雑なベータ分布までがどのようにつながっているかを示している。いくつかの重要な性質については実際に証明を与えた。本スライドは2016年10月1日のNagoyaStat #2で発表したものである。
Some probability distributions are used for bayes statistics. This slide shows relationships from Bernoulli distribution to Beta distribution. Some important properties are proofed in this slide.
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include:
1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy.
2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway.
3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensuring API latency below 50ms across availability zones, and handling 10 requests per second with nginx load balancing across 20 servers.
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.
「づや会 vol3 ~AWSの話~」登壇時の資料です。EC2で自宅サーバと同じスペックでサーバを立てたらどれくらいの運用費用がかかるか、EC2の料金体系をひも解きながら考えてみました。
※イメージ写真としてCC表示3.0ライセンスのFile:A view of the server room at The National Archives.jpg - Wikimedia Commonsを使用しています。
ブログで更に詳しい情報を掲載しています:
http://media-massage.net/works/docs/aws_as_a_home_server/
このスライドのライセンス:
CreativeCommons Attribution-NonCommercial 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/