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続きを r/learnmachinelearning で読む →"来週、電話面接があります。Amazonのような大企業に応募するのは初めてなので、この面接は、私の履歴書（これまでのプロジェクト）だけに関するものなのか、それともleetcodeのようなコーディングの質問（易、中）もあるのか知りたいです。"
"現在、Scikit-Learnの「ブラックボックス」段階を卒業し、古典的MLモデル（深層学習ではなく）の実際の数学/最適化を理解しようとしています。"
"私たちは、LLM駆動の進化を階層的な適応最適化問題として再構築するフレームワークであるAdaEvolveを紹介します。"
"私は数学的な側面には慣れていて、概念を理解できますが、実践的なコーディングの部分で苦労しています。"
"現在のLHCの実行を模倣したデータを使用してベンチマークを行ったところ、新しい機械学習アルゴリズムの性能は従来のアルゴリズムに匹敵し、場合によってはそれを上回るものでした。"
"私の意見では、優れたコースは次のことを行うべきです：ツールを使用する前に、中核となる概念（バイアス-バリアンス、過学習、評価指標）を教えること；乱雑な現実世界のデータクリーニングを取り入れること；少なくとも1つのアルゴリズムをゼロから実装させること；モデルトレーニングだけでなく、エンドツーエンドのプロジェクトをカバーすること。"
"本研究では、MPNN が小さなインスタンスのトレーニングセットからアルゴリズムを学習し、任意のサイズの入力に対する動作を証明的に近似できる十分条件を特徴付ける一般的な理論的フレームワークを提案します。"
"私は、魔法なしで、16個のシングルファイルPythonスクリプトをまとめました。それぞれが異なるAIアルゴリズムを最初から実装しています。PyTorchもTensorFlowもありません。pipインストールも全くありません。ただPythonの標準ライブラリだけです。"
"ML/AIの役割を目指す場合、2026年でもC++はDSAにとって良い選択肢ですか？それとも、Javaの方がより実用的で、配置に適したオプションでしょうか？"
"EoTFは、元々はヒューリスティック発見のために提案されたLLM主導の進化探索を適用し、生成された候補のサンプリングされたELA特徴とターゲットプロファイル間の距離を最小化することにより、解釈可能で自己完結型の目的関数のnumpy実装を進化させます。"
"数値実験は、提案された方法が、Denis et al. (2024)と比較して、一次元の設定でより速い収束と改善された分類性能を達成し、基礎となるドリフト関数が構成構造を許容する場合、より高い次元でも有効であり、拡散モデル構造を利用せずに軌跡でエンドツーエンドで訓練された直接的なニューラルネットワーク分類器を一貫して上回ることを示しています。"
"我々は、ある種の条件下において、最適なCVEがMLEと同じ漸近分散を達成し、MLEのための期待値最大化（EM）アルゴリズムを与えることを証明する。"
"コーディング面接、システム設計、バックエンドエンジニアリング、スケーラビリティ、データ構造とアルゴリズム、そして機械学習面接を自信を持ってマスターするのに役立つ、最も信頼できるGitHubリポジトリ。"
"私はアルゴリズムの授業の準備をしており、ビッグOを見直していますが、いつも面白いものが現れて、教材が簡単に記憶に残るようになります。"
"私たちの経験を共有することで、私たちが皆学習の旅で成功できるような、協力的な環境を育むことができると信じています。"
"Couldn't we use AI to do something about it, like using an algorithm or like a condition to ensure that privacy etc isn't violated...it's kinda like generating a conscience."
"The real learning happened when I broke things and had to figure out what went wrong."
"Our results highlight the potential of integrating evolutionary principles into policy gradient methods to overcome exploration-exploitation tradeoffs."
"Ever wondered if AI can truly unravel computational complexity in theoretical physics?"
"The article is simply a link to a Reddit thread."