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APC 技術ブログ•1年前

TryHackMe Advent of Cyber 2023から2024へ（２） Machine learning(機械学習)

自己紹介 問題にチャレンジ ターゲットマシンを起動します チャットボットを使ってみます プロンプト インジェクション攻撃 AIを活用したセキュリティ対策 まとめ 0-WANについて 一緒に働いて頂ける仲間も募集しています 自己紹介 こんにちは、エーピーコミュニケーションズiTOC事業部 BzD部 0-WANの田中と申します。 弊社でEDR製品を導入いただいたお客様のインシデント調査を主に担当しております。 その傍らプログラマーとしての経験と知識を生かしてセキュリティに関するウェブアプリケーションを設計構築するなどSOCチームのメンバーとして日々サイバーセキュリティと共に在るエンジニアです。 T…

#CTF#Writeups#MachineLearning

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29ブックマークr/MachineLearning - AMA Geoffrey Hintonwww.reddit.com
23ブックマークmachine_learning_security/Security_and_MachineLearning/README.md at master · 13o-bbr-bbq/machine_learning_securitygithub.com
13ブックマークMicrosoft PowerPoint - Canon-MachineLearning27-jp.pptxCanon ２０１２年９月１３日 トピックモデル概論 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 文書のモデル化は，自然言語処理や 機械学習の分野で盛んに研究されて いる 本講義では，文書のモデル化技術の 発展の経緯を概観する 2 講義の流れ 1. 2. 3. 4...sugiyama-www.cs.titech.ac.jp
9ブックマークGitHub - vaaaaanquish/Awesome-Rust-MachineLearning: This repository is a list of machine learning libraries written in Rust. It's a compilation of GitHub repositories, blogs, books, movies, discussions, papers, etc. 🦀github.com
8ブックマークMicrosoft PowerPoint - Canon-MachineLearning22-jpCanon ２０１１年８月３日 クラスタリング（２） 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 前回の講義では，確率モデルに基づくクラスタ リング手法を紹介した これらの手法では，各クラスのパラメトリック モデルをあらかじめ指定しなければならない ...sugiyama-www.cs.titech.ac.jp
8ブックマークmachine_learning_security/Security_and_MachineLearning at master · 13o-bbr-bbq/machine_learning_security · GitHubgithub.com
5ブックマークGitHub - Yagami360/MachineLearning_Exercises_Python_scikit-learn: Python＆機械学習ライブラリ scikit-learn の使い方の練習コード集。機械学習の理論解説付きgithub.com

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APC 技術ブログ•2年前

(dbdemos)Databricks Lakehouseにおける患者の再入院を減らすための医療予測モデルの構築: MLモデル編

はじめに GLB事業部Lakehouse部の鄭(ジョン)です。 Databricks Lakehouse Platformが提供するデモであるdbdemosの中で、患者の再入院を減らすための医療予測モデルの構築するデモを紹介したいと思います。 デモ名: Lakehouse for HLS: Patient readmission www.databricks.com 今回の投稿はdbdemosを活用して医療データを探求し、予測モデルを作成することを目標にしています。 投稿は2編に分かれています。 1編はデモの概要とデータの探索的分析について紹介しています。 モデルに使われるテーブルと変数につい…

#Databricks#dbdemos#MachineLearning#automl
APC 技術ブログ•2年前

dbdemosを使ってdbt jobsの調整と実行を調べてみましょう (プロジェクト構成の説明編)

はじめに GLB事業部Lakehouse部の鄭(ジョン)です。 Databricks Lakehouse Platformが提供するデモであるdbdemosの中で、dbt jobsの調整と実行をするデモを紹介したいと思います。 www.dbdemos.ai 今回の投稿はdbdemosを初めて使う初心者に参考になるガイドを作成することを目標にしています。 以下の内容は前回の記事に続きます。 techblog.ap-com.co.jp 前回に作成されたフォルダとdbt_c360_gold_churn_featureの作業について学びましょう。 目次 はじめに 目次 dbt jobsの流れ Repo…

#Databricks#MachineLearning#dbdemos
Yappli Tech Blog•2年前

cyberagent/open-calm(日本語大規模言語モデル)をAWS SageMakerで動かす

概要 こんにちは。サーバーサイドエンジニアの窪田です。 ChatGPTやGoogle Bard、そのほか色々な生成AIが次々と世の中に出る中、ソフトウェアエンジニアのあり方も変わっていきそうですね。 ヤプリ社内でも生成AIについての話題はかなり盛り上がっています。 実際、生成AIの活用事例もあり、以下の記事で紹介されているのでご覧ください。 tech.yappli.io 5月にサイバーエージェントがパラメータ数が最大68億の大規模言語モデルを公開しました。 www.cyberagent.co.jp このモデルはベースモデルであり、強化学習によって精度を高めることができます。 ChatGPTのよ…

#LLM#SageMaker#MachineLearning
pyhaya’s diary•2年前

論文の再現実験: Neural Graph Collaborative Filteringを実装してみた

本記事では「Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF)」と呼ばれる、グラフ構造を使った推薦システムの手法を自分で実装して論文の再現実験をしてみたことについて書きます。近年の推薦システムの研究では、ユーザーとアイテムの特徴量だけでなく、ユーザーとアイテム間の関係性を考慮した手法が注目されています。NGCFもその一つで、ユーザーとアイテムのグラフ構造を学習することで、より高い精度で推薦を行うことができます。本記事では、まずNGCFの手法や特徴について解説し、その後に実装と再現実験の方法を紹介します。 Neural Graph Collaborative …

#Python#MachineLearning#Recommendation
オムライスの備忘録•2年前

【機械学習】Liquid Neural Network

機械学習 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com Index Index Liquid Neural Network 参考 Web サイト Liquid Neural Network 参考 Closed-form Continuous-time Neural Models [2021] arxiv.org Web サイト Researchers Discover a More Flexible Approach to Machine Learning [2023] www.quantamagazine.org 機械学習の新しいアプローチに線虫の神経系をベースにしたニュ…

#機械学習#MachineLearning
オムライスの備忘録•3年前

【機械学習】ベイズ識別 / Naive Bayes Classifier #実装編

Index Index ベイズ識別 / Naive Bayes Classifier タスク データセット 実装 ライブラリ 処理の実行 精度 参考 ベイズ識別 / Naive Bayes Classifier ベイズ識別 / Naive Bayes Classifier #アルゴリズム編 yhayato1320.hatenablog.com タスク テーブルデータの分類問題. データセット Titanic のデータセットを利用. Titanic Dataset yhayato1320.hatenablog.com 実装 ライブラリ scikit-learn を利用する. 処理の実行 精度 t…

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オムライスの備忘録•3年前

【機械学習】K-平均法 / K-means

クラスタリング / Clustering yhayato1320.hatenablog.com Index Index K-平均法 / K-means 参考 書籍 Web サイト K-平均法 / K-means 参考 Stop using the elbow criterion for k-means and how to choose the number of clusters instead [2022] arxiv.org 書籍 はじめてのパターン認識 10 クラスタリング 10.2 非階層型クラスタリング (K-平均法) はじめてのパターン認識作者:平井 有三森北出版Amazon W…

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オムライスの備忘録•3年前

【機械学習】サポートベクターマシン / Support Vector Machine / SVM

機械学習 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com Index Index SVM RAPIDS SVM RAPIDS ファインチューンせずに高速に学習できる RAPIDS SVR (SVC) の紹介と MARC-ja の評価 secon.dev

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