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SIEM's breakdown • Rapid search by indexing and field normalization (CIM, ASIM) • If extraction fails, it is missing from the search at the beginning or from the analysis along the way. • Statistica...

Practical msticpy use ~ rainbow bridge to SIEM for advanced threat hunting ~の#P10

Azure Cognitive Search アプリケーションに検索機能を組み込むためのサービスベクター検索機能はまだプレビュー状態セマンティック検索と組み合わせたハイブリッド検索でより正確な結果を取得できる Azure Open...

Azureで使えるベクターストアの#P10

Interactive Fashion Search ・「こんなコートが欲しいのだけど、色は青くて、襟はplush素材がいいな」・クエリ画像で表現しきれないユーザーの細かな希望を叶える画像検索

[DL輪読会]Memory-Augmented Attribute Manipulation Networks for Interactive Fashion Searchの#P11

Graph Transformer Search Space 最大サイズのNNパラメータから、対象パラメータを抽出して学習を実行 • • 最大サイズのNNパラメータを用意 NASに応じて、対象部分のパラメターのみ学習させる →レイヤー数変更時は...

【DL輪読会】AUTOGT: AUTOMATED GRAPH TRANSFORMER ARCHITECTURE SEARCHの#P7

ᶄ Guided Meta-Policy Search 27

[DL輪読会] off-policyなメタ強化学習の#P27

Neural Architecture Search (NAS) • ネットワークアーキテクチャの自動設計 • 探索対象レイヤーの種類レイヤー数パラメータ数 … 2019/1/25 3

[DL輪読会]Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentationの#P3

DARTS • Differentiable Architecture Search • コントローラ方式からの脱却 • ネットワークを微分可能な形式にして探索する 2019/1/25 16

[DL輪読会]Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentationの#P16

Cell level search • 構造はNASNetと同様 • 使用するブロック • 2つのinput, 一つの出力 Input候補: 一つ前のCell, 二つ前のCell, 自分のブロックよりの前のブロックの出力 2019/1/25 21

[DL輪読会]Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentationの#P21

Network level search • セグメンテーションでよく使用されるネットワークの特徴ある層の出力は，1) 入力の2倍, 2) 入力の1/2, 3) 入力と同じのいずれか最小のdownsamplingサイズは32 2019/1/25 Atr...

[DL輪読会]Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentationの#P22

Region Proposal Methods • Selective Search[]やEdgeBoxes[]などいずれも計算量が膨大 • SSの場合，ピクセルレベルで類似する領域をグルーピングしていく • 似たような特徴を持つ領域を結合していき、１つのオブ...

[DL輪読会]YOLO9000: Better, Faster, Strongerの#P9

DeepStyle: Multimodal Search Engine for Fashion and Interior Design Ryosuke Goto (VASILY, Inc.) 1

[DL輪読会]DeepStyle: Multimodal Search Engine for Fashion and Interior Designの#P1

Guided Policy Search (Trajectory Optimization) 𝑙𝑖𝑛𝑒𝑎𝑟 𝐺𝑎𝑢𝑠𝑠𝑖𝑎𝑛 𝑝(𝑥𝑡+1|𝑥𝑡, 𝑢𝑡 ) 𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙𝑙𝑦 𝑞𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑡𝑖𝑐 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑞 𝑢𝑡 𝑥𝑡 ) = 𝑁(𝑘𝑡 + 𝐾𝑡 𝑥𝑡 , Σ𝑡 ) [2] 2023/10/9 17

[DL輪読会]逆強化学習とGANsの#P17

Neural Architecture Search with Reinforcement Learning - Google Brain, ICLR2017 under review https://arxiv.org/abs/1611.01578 強化学習とRNNで、1項目ごとに決めていく (下図) CIFAR10とPenn Treebank用の...

[Dl輪読会]dl hacks輪読の#P7

Elastic Enterprise Search 7.9

7.9 elasticstackandcloudtechnicalenablement excitingnewfeatures-jpn0827の#P7

Elastic Enterprise Search の Workplace Search 無料プランで導⼊可能に • • • • Google Drive, Gmail, Salesforce, SharePoint, Jira をはじめ、幅広いコンテンツプラットフォームを⼀元化してチームの⽣産性...

7.9 elasticstackandcloudtechnicalenablement excitingnewfeatures-jpn0827の#P8

Elastic is a search company. Speed Scale Relevance

Azure kobebase lt-20201120の#P3

Elastic is a search company. Speed Scale Relevance

Apm enables python app observabilityの#P3

Elastic is a search company.

Utilizing elasticcloudforallusecasesの#P3

Elastic Enterprise Search Workplace Search App Search Site Search

Utilizing elasticcloudforallusecasesの#P13

Elastic Enterprise Search すべてを、どこでも、検索最も関連性の⾼いサービスを提供する検索結果, どこでも検索を市場に迅速に提供強⼒かつシンプルなカスタマイズ簡単にスケール⾼騰するコストを抑えるこ...

Utilizing elasticcloudforallusecasesの#P14

ElasticON Enterprise Search Japan (4/14) https://www.elastic.co/elasticon/enterprise-search/japan

Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience with elastic cloudの#P43

Firestore ⽤ Elastic App Search 統合 https://www.elastic.co/jp/blog/accelerate-search-experiences-with-elastic-app-search-and-google-firebase Firebase 統合なぜこれが重要なのか - アプリケーション内...

Building modernapplicationwithelasiccloudの#P33

Elastic Observability & App Search ワークショップ https://event.cloudnativedays.jp/cndt2021/hands-on https://elastic.connpass.com/event/228222/

Building modernapplicationwithelasiccloudの#P42