はてなブックマークの関連エントリ機能でお馴染みの Preferred Infrastructure さんが、オープンソースで Jubatus というレコメンデーションエンジン（ひとりひとりの好みを学習して、その人にあったアイテムを提示するためのソフトウェア）を公開しています。（もっと詳しい話はこのへんを見るといいかもしれません。） このエンジンと Ruby On Rails を利用して、閲覧者の好みにあったおすすめアニメを推薦するサイトを作ってみました。 推薦に使うための評価データがまだ少ないため、推薦結果はもうひとつかもしれませんが、多くの人がおすすめ診断を試せば、データが蓄積されておすすめの精度が上がっていくので、興味のある方は是非試していただければと思います。 Jubatus とは もともとこのエンジンは、レコメンデーションを行うための計算を、多くのコンピュータで分散処理しつつ結果を
2. アジェンダ l 圧縮の基礎 l なぜ圧縮できるのか l モデル化 l 符号 l 基本的なデータ圧縮 l 連⻑⾧長圧縮 l RePair l ⽂文法データ圧縮 l LZ77, LZ78 l Burrows Wheeler変換 l 最近のデータ圧縮 2 3. データ圧縮と私の関係 1992 データ圧縮 小5〜 nifty serve, DO++ 今の興味分野の 2004 起源はデータ圧縮 （統計的）⾃自然⾔言語処理理 大3〜 未踏 & 辻井研 M1〜 未踏 & OSS 圧縮全⽂文索索引 定兼先生 機械学習/データマイニング 簡潔データ構造 M1〜 OSS, T-Primal OSS バイオインフォマティクス 2011〜 Jubatus 大学4年〜 バイオベンチャー 2011〜 次世代シーケンサ
今年のインターン2011の応募者には書類選考後に次の問題を解いてもらいました。 長さnの文字列中で出現回数が最大の文字をO(n)時間で答えるプログラムを書いてください。但し、出現回数が最大の文字の出現回数はn/2より大きいとします。 条件として、文字列を格納しているバッファは書き換え可能で文字列以外に利用できるバッファサイズはc log n bits (cは任意の定数）であり、文字種類数は可変（最大n)であるとします。 #これはオプション問題で、解けなくても選考としては問題ありませんでした。 #指摘を受けまして、バッファサイズの条件をきちんと書きました。計算量はlog nビットのRAMモデル（連続するlog nビットの操作は定数時間）で考えています。 例えば、単純に各文字毎に頻度を数えるのにはバッファサイズが定数ですので記録できませんし、文字をソートするのもO(n log n)時間必要なの
プリファードインフラストラクチャー（PFI)では夏期インターンを募集しています。私たちと一緒に新しいソフトウェア・サービス・概念を創り上げていきましょう。期間は８月、９月の２ヵ月です。 今年度の夏季インターンでは、次のテーマに沿って行います。 言語横断レコメンデーション 新レコメンドエンジンをベースにした複数の言語間でのレコメンデーションシステムの開発・及びそれを利用したアプリ・サービス開発を行います。言語間のレコメンデーションのコアシステムの開発と、開発物を利用した有効なUI、可視化を創り上げていく人を募集します。 キーワード：自然言語処理、統計的機械翻訳、ウェブUI、デモ、ビジュアライゼーション、HTML5, JavaScript、Flash、Arduino、cinder、openframeworks
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