2019年12月22日

情報開発と利活用20191222



    • 今日の先端技術情報20191222

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      先端技術情報

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      AI

      「AIには勝てず」 韓国トップ棋士が引退 日本経済新聞 【ソウル=鈴木壮太郎】韓国トップ棋士で、米グーグル系の英ディープマインドの囲碁向け人工知能(AI)ソフト「アルファ碁」と対局した李世○(石の下に乙、イ・... AIで議事録作成会議の文字起こし業務の効率化へ 時事通信 つくば市は、株式会社NTTデータとともに、クラウドサービスを利用したAI議事録ソリューションによる業務効率化に関する共同研究を12月より開始します。 AIが選んだ2019年ラーメン店ランキング 評論家は「1位に驚いた」 アエラドット 朝日新聞出版 本当にうまいラーメンはどの店か。AI(人工知能)を使って集計した『AIが選ぶ本当に美味しいラーメン百名店 in 東京 2019』を、現役東大生らで構成された...

      仮想通貨

      中国が新たな仮想通貨規制。HSBCが2兆円超えの資産をブロックチェーンで追跡計画 11月22-29日【1 ... コインデスク・ジャパン 過去1週間に起きた仮想通貨(暗号資産)・ブロックチェーン分野のニュースを振り返ろう。11月22日(金)-29日(金)には、中国が新たな仮想通貨規制を始め、... 北朝鮮に仮想通貨の知識伝達疑い 米IT専門家を逮捕 朝日新聞 北朝鮮に渡航し制裁逃れのための暗号資産(仮想通貨)に関する知識を与えたとして、ニューヨーク南部地区連邦地検は29日、シンガポール在住で米国籍のIT... 北朝鮮に仮想通貨の知識伝達疑い 米IT専門家を逮捕 朝日新聞 北朝鮮に渡航し制裁逃れのための暗号資産(仮想通貨)に関する知識を与えたとして、ニューヨーク南部地区連邦地検は29日、シンガポール在住で米国籍のIT... ブ

      ロックチェーン

      泥棒ドローンを防ぐ特許を取得:IBM、ブロックチェーンを活用 コインデスク・ジャパン アマゾン、DHL、フェデックス(FedEx)はあなたの家に荷物を届ける配送用ドローンを開発している。だがIBMはドローンが荷物を盗む未来を描いている。 造業 ×ブロックチェーンカオスマップ大公開! 時事通信 ブロックチェーンのビジネス開発向け情報サイト「BaaS Info」を運営する株式会社digglue(代表取締役社長:原 英之 本社:東京都文京区)が、製造業でのブロック... 電縁、ビジネス面・技術面どちらにも対応したブロックチェーン教育サービスを提供開始 産経ニュース 株式会社電縁.ブロックチェーンリテラシーを向上したい様々な企業様のニーズにお応えする「ブロックチェーン教育サービス」. 株式会社電縁の提供する「ブロック... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(5)

      4. Overfitting Has ManyFacesオーバーフィットは多くの顔を持つWhat if the knowledge and data we have are not sufficient to completely determine the correct classifier? Then we run the risk of just hallucinating a classifier (or parts of it) that is not grounded in reality, and is simply encoding random quirks in the data. This problem is called overfitting, and is the bugbear of machine learning. When your learner outputs a classifier that is 100% accurate on the training data but only 50% accurate on test data, when in fact it could have output one that is 75% accurate on both, it has overfit.我々 が持っている知識とデータが完全に正しい分類を決定するのに十分でなければどうですか。その時、我々 は現実にもとづかない分類子 (あるいは、その部分) の幻覚を起こすリスクを冒し、そしてデータのランダムな癖をエンコーディングを単にするだけです。この問題は、また、オーバー フィットと呼ばれ、機械学習のお化けとなります。ときにあなたの学習者がトレーニング データで100% 正確だが、テスト データで50% だけ正確な分類子を出力するとき、事実、それが両方で75% の精度のものが出力できるとき、それはオーバーフィットです。Everyone in machine learning knows about overfitting, but it comes in many forms that are not immediately obvious. One way to understand overfitting is by decomposing generalization error into bias and variance. Bias is a learner’s tendency to consistently learn the same wrong thing. Variance is the tendency to learn random things irrespective of the real signal. A linear learner has high bias, because when the frontier between two classes is not a hyperplane the learner is unable to induce it. Decision trees don’t have this problem because they can represent any Boolean function, but on the other hand they can suffer from high variance: decision trees learned on different training sets generated by the same phenomenon are often very different, when in fact they should be the same.機械学習で誰もがオーバーフィットについて知っていますが、それはすぐに明白ではない多くの形態でやって来ます。オーバーフィットを理解する一つの方法はバイアスと相違に汎化誤差を分解することによります。バイアスは、一貫して同じ間違いを学ぶ学習者の傾向です。相違は、実際の信号に関係なくランダムなことを学ぶ傾向です。ときに 2 つのクラス間のフロンティアは、平面ではないため学習者はそれを誘発できないので、高バイアスがかかります。デシジョン ツリーはこの問題を持っていない。なぜなら任意の論理関数を表すことができますが、その一方で高相違に苦しむ可能性がありますので:さまざまなトレーニング セットについて学んだ同じ現象によって生成されるデシジョンツリーが頻繁に非常に異なります。そのとき実際に彼らは、同じでなければなりません。=====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 09:28| 千葉 🌁| Comment(0) | ブログ | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする