Today's AI systems have human-designed, fixed architectures and cannot autonomously and continuously improve themselves. The advance of AI could itself be automated. If done safely, that would accelerate AI development and allow us to reap its benefits much sooner. Meta-learning can automate the discovery of novel algorithms, but is limited by first-order improvements and the human design of a sui
米Google傘下のGoogle DeepMindは5月14日（現地時間）、AIが自らコンピュータの計算手順やアルゴリズムを発見し、さらに進化させる新しいAIエージェント「AlphaEvolve」を発表した。 AlphaEvolveの目的は、コンピュータサイエンスの基礎となるアルゴリズムや複雑な数学的課題に対する解法を、人間がゼロから開発するのではなく、AI自身が見つけ出し、最適化することにあるという。 このシステムの大まかな流れは、高速な「Gemini Flash」でアイデア候補を生成し、それを「Gemini Pro」が深く洞察して提案することで、アルゴリズムを実装するプログラムを生み出す。このプログラムを、AlphaEvolveに組み込まれた自動評価ツールが検証、実行、スコアリングすることで、アイデアを「進化」させていく。 AlphaEvolveは、既にGoogle内部で多岐にわたる成
ラベル伝播アルゴリズム (LPA) は、半教師付き機械学習アルゴリズムである。 頂点のラベル (コミュニティ) は、隣接する頂点のラベルに依存します。 依存度は、頂点間の類似性によって決定される。 データは、反復伝搬更新を実行することによって安定する。 Label Propagation Clusteringコンポーネントは、グラフ内のすべての頂点の収束後に各頂点のグループを提供できます。 アルゴリズムの説明グラフクラスタリングは、グラフのトポロジに基づいてグラフをサブグラフに分割するために使用されます。 したがって、サブグラフ内の頂点間のリンクは、サブグラフ間のリンクよりも多くなります。 このアルゴリズムは、一意のラベルを使用して各頂点を初期化し、頂点を反復し、コミュニティ内の隣接する頂点の中で最も頻繁に現れるラベルを頂点に割り当てます。 アルゴリズムは、各頂点がその隣接する頂点の中で最
Nov 19, 2024 BM25, or Best Match 25, is a widely used algorithm for full text search. It is the default in Lucene/Elasticsearch and SQLite, among others. Recently, it has become common to combine full text search and vector similarity search into "hybrid search". I wanted to understand how full text search works, and specifically BM25, so here is my attempt at understanding by re-explaining. Motiv
ID生成について聞かれることが多いので、独自の観点でまとめてみます。タイトルは適当です…。 DBはMySQL(InnoDB)を想定しています。あしからず。 ID生成を知りたいなら ID生成に関しては以下の記事がよくまとまっているので参考にしてみてください。値形式など詳しく書かれています。 ID生成大全 Facebook, Twitter, Instagram等がどうやってIDを生成しているのか まとめ ID生成方法 以下のID生成方法は、お手軽に採用しやすいもの順で列挙します。 DB採番/連番型 AUTO_INCREMENT DBのAUTO_INCREMENTで採番する方法。 Pros 数値型で扱える 普通は64ビットの整数型を採用することが多い 単調増加する連番ですので、ソート可能でかつインデックスの空間効率がよい 単調増加するので、キャパシティを予測しやすい 64ビットあればあまり気に
こんにちは。株式会社Rosso、AI部です。競馬の着順順位、検索エンジンの検索順位、選挙の投票数順位など私達の身の回りには、順位、ランキングが関わる多くの事象が存在しています。今回は、順位、ランキングを機械学習で扱うランク学習をご紹介します。また、xgboostに付属しているランク学習のコードを例にして、ランク学習の簡単な実装を行ってみます。最後に通常の機械学習とランク学習の違いについて、簡単に検証を行っていきます。 ランク学習とはランク学習(Learning to Rank)とは、競馬の着順予測、検索エンジンの検索ランキングなどの順序そのものを目的変数とした場合に用いられる機械学習の手法のことです。 通常の機械学習と違う点としては、通常の機械学習は、予測値と実現値の誤差に着目する（基数的アプローチ）のに対し、ランク学習では、予測結果の順序と実現結果の順序が合っている（序数的アプローチ）か
4日のニューヨーク外国為替市場では、この日に発表されたアメリカの雇用統計の内容から労働市場が堅調だという受け止めが広がり、円売り・ドル買いが加速し、円相場は、一時、1ドル＝149円台まで値下がりしました。 4日のニューヨーク外国為替市場ではこの日、発表される先月（9月）の雇用統計に注目が集まっていました。 統計では就業者の伸びが市場予想を大きく上回り、労働市場の堅調さからFRB＝連邦準備制度理事会による利下げのペースが緩やかになるという受け止めが広がりました。 日米の金利差が縮まりにくいとの見方から円売り・ドル買いの動きが加速し、統計の発表前、1ドル＝146円台半ばでしたが、一時、1ドル＝149円台まで2円余り値下がりしました。 ことし8月中旬以来、およそ1か月半ぶりの円安水準です。 市場関係者は「FRBの金融政策を見極める上で最大の焦点となっていた雇用について力強い内容が示されたことでF
Zstandard is a fast compression algorithm, providing high compression ratios. It also offers a special mode for small data, called dictionary compression. The reference library offers a very wide range of speed / compression trade-off, and is backed by an extremely fast decoder (see benchmarks below). Zstandard library is provided as open source software using a BSD license. Its format is stable a
不正アクセスによるIDとパスワードの漏洩を受けて、MD5によるハッシュ化について話題になっていました。システムを作る上で、パスワードの管理や認証はどう設計すべきかを考えるために、少し整理をしてみます。もし事実誤認があれば、どしどしご指摘ください。 == 2023/8/21追記 == この記事は、ハッシュの保存の仕方一つとっても、沢山の対策方法が必要であるということをお伝えするために記載しています。そして、これから紹介する手法を取れば安全とお勧めしている訳ではないので、その点をご留意いただければと思います。攻撃手法に応じての対応策の変遷を知っていただくことで、セキュリティ対策は一度行えば安全というものではないことを知って頂くキッカケになれば幸いです。 == 追記終わり == パスワードのハッシュ化 まず最初にパスワードの保存方法です。何も加工しないで平文で保存するのは駄目というのは、だいぶ認
トポロジカルソート（英: topological sort）は、グラフ理論において、有向非巡回グラフ（英: directed acyclic graph, DAG）の各ノードを順序付けして、どのノードもその出力辺の先のノードより前にくるように並べることである。有向非巡回グラフは必ずトポロジカルソートすることができる。 有向非巡回グラフのノードの集合に到達可能性関係 R (ノード x から y への(各辺の向きに逆行しない)経路が存在するとき、またそのときに限り xRy とする)を定めると、R は半順序関係となる。トポロジカルソートとは、この R を全順序になるように拡張したものとみなせる。 トポロジカルソートの典型的な利用例はジョブのスケジューリングである。トポロジカルソートのアルゴリズムはPERTというプロジェクト管理手法[1]のスケジューリングのために1960年代初頭に研究が開始された
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