Beyond」の意訳です。Deanさんによる投稿です。Unsplash(7)量子コンピューティング2019年、私達の量子コンピューティングチームは、指数関数的に計算量が増えるような複雑な計算を量子プロセッサーを使って高速に実行できる事を初めて実証しました。従来のコンピュータシステムでは世界最速のシステムであっても計算に10,000年かかる所をわずか200秒で計算したのです。最適化などの領域で困難な問題が発生する可能性があります。量子コンピューターを実現するためには、引き続き各分野の研究を前進させなければなりません。現在、計算時に発生する量子エラーを訂正する実装に焦点を当てており、以前より計算をより長時間実行できるようになってきています。量子アルゴリズムの表現やハードウェアの制御を容易にし、深層強化学習などの従来の機械学習技術を使用して、より信頼性の高い量子プロセッサを構築する方法を見つけました。昨年の成果は心強いものであり、実用的な量子コンピューティングを様々な問題に対して現実的に使用できるものにするための初期段階に達しています。means」で読むこともできます。(8)一般的なAIアルゴリズムと理論AIに関する一般的なアルゴリズムと理論研究としては、アルゴリズムの基礎からアプリケーションまで研究を続け、グラフマイニングとマーケットアルゴリズムの研究も行いました。グラフ学習アルゴリズムでの作業の一部を要約したブログ投稿で、その作業の詳細を説明しています。applications(データセンターアプリケーションのキャッシュ対応ロードバランシング)」というタイトルの論文を発表しました。trick!(このクールなトリックでデータセンターのサービス容量を40%増やそうぜ!)」でした。この論文では、グラフのバランスを考慮したパーティション分割を使用して、Web検索のバックエンドサービスシステムのキャッシュを特殊化する方法について説明しています。これにより、フラッシュドライブのクエリスループットが48%増加し、検索バックエンド全体のスループットが40%増加します。「キャッシュ対応の負荷分散」を表しています。線は、50、90、95、および99.9パーセンタイルを示しています。applications」より引用。algorithms(新しい犬は古いトリックを学ぶ:強化学習は古典的な最適化アルゴリズムを見つけます)」というタイトルのICLRの論文で、アルゴリズムと機械学習の新しいつながりを発表しました。強化学習が最適な(最悪なケースでも同等な)アルゴリズムを効果的に見つける方法を示し、オンラインのマッチングや割り当てなど、いくつかの古典的なオンライン最適化の組み合わせ問題に適用できる事を示しています。スケーラブルアルゴリズムにおける私達の研究は、ビッグデータセット用の並列アルゴリズム、オンラインアルゴリズム、および分散アルゴリズムの両方に及びます。最近のFOCS’19の論文では、接続されたコンポーネントに対してほぼ最適な超並列計算アルゴリズムを提供しました。別の一連の論文では、「マッチング(理論と実践)」および「密度クラスタリング」の並列アルゴリズムが改善されました。第三の研究は、ブラックボックスモデルのサブモジュラー関数を適応的に最適化することに関するもので、機能選択とボキャブラリ圧縮にいくつかの応用があります。SODA’19の論文で、3つの面でほぼ最適なサブモジュラー最大化アルゴリズムを紹介しました。近似係数、ラウンドの複雑さ、クエリの複雑さについてです。2019の別の論文では、PCAおよび列サブセット選択のための最初のオンライン乗算近似アルゴリズムを提供しています。他の研究では、未知の未来には予測可能な部分と予測に反する部分があると仮定する計算のセミオンラインモデルを紹介します。ITCS’19の2部一致やSODA’20のキャッシュなどの古典的な組み合わせ問題については、オンラインアルゴリズムとオフラインアルゴリズムを、可能な限り最良にスムーズに補間するセミオンラインアルゴリズムを発表しました。マーケットアルゴリズムの分野における最近の研究には、学習とマーケットの間の相互作用に関する新しい理解、および実験計画法の革新が含まれています。Learners」は、戦略エージェントが一般的な2プレイヤーゲームで学習エージェントと競合する際に持つ驚くべき競争上の優位性を明らかにしています。広告の自動化に対する最近の関心は、自動入札と広告主の応答行動の理解への関心を高めています。2019の2つの論文では、広告主に代わってコンバージョンを最大化する最適な戦略を研究し、オークションの変更に対する広告主の反応行動を更に研究しています。最後に、あるグループの行動が他のグループの結果に影響を与える可能性がある干渉の存在下での実験計画を研究しました。KDD’19の論文とNeurIPS’19の論文では、ユニットまたはユニットのクラスターを定義して、実験力を維持しながら干渉を制限する方法を示しています。Clustering」で発表したクラスタリングアルゴリズムを、米国内のユーザーが使うクエリに適用しました。このアルゴリズムは、例えば、サンフランシスコ・ベイエリア(訳注:有数のハイテク産業の集積地)にサンフランシスコ、バークレー、およびパロアルトが含まれていますが、サクラメントは含まれていないことを正確に予測して、大都市圏を自動的に識別する事に成功しています。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉それでは私たちはなぜ歴史を研究するのか?物理学や経済学とは違い、歴史は正確な予想をするための手段ではない。歴史を研究するのは、未来を知るためではなく、視野を拡げ、現在の私たちの状況は自然なものでも必然的なものでもなく、したがって私たちの前には、想像しているよりもずっと多くの可能性があることを理解するためなのだ。ヨーロッパ人がどのようにアフリカ人を支配するに至ったかを研究すれば、人種的なヒエラルキーは自然なものでも必然なものでもなく、世の中は違う形で構成しうると、気づく事ができる。WordPress.。