2019年12月26日

情報開発と利活用20191226



    • 今日の先端技術情報20191226

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      先端技術情報

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      仮想通貨

      ロシアが仮想通貨決済全面禁止へ|ビットコイン(BTC)市場に大きな不安材料となる 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) ロシア中央銀行は今後、仮想通貨決済を全面禁止する可能性があることを明らかにした。 ロシア中央銀行は、「プライベートな仮想通貨は、既存の法定通貨と同一... ビットフライヤーがXRP(リップル)取り扱い開始、新規通貨の追加は約2年ぶり コインデスク・ジャパン 国内最大の仮想通貨・暗号資産取引所bitFlyerが12月2日から、新たにXRP(リップル)の取り扱いを始めた。これで同社取り扱いの通貨は、ビットコイン、... Newsweek (ニューズウィーク日本版) 2019年12/10号[仮想通貨ウォーズ] アマゾン Kindleストアでは、 週刊ニューズウィーク日本版 「特集:仮想通貨ウォーズ」〈2019年12月10日号〉 [雑誌]を、Kindle無料アプリで今すぐお読みいただけます。

      IOT

      SAS、Intel、Deloitte、IDCによるグローバル共同調査: AIとIoTを併用する企業は、IoTだけを活用する企業 ... 紀伊民報 それによると、組織全体のIoT(モノのインターネット)イニシアティブによる価値の実現のために最も重要な要素は、人工知能(AI)の活用であることが明らかになり... IoTプラットフォームを防災向けに提供開始〜地域防災にIoTを活用し、減災へ繋げる〜 PR TIMES (プレスリリース) オープンなプラットフォームで、利用できるIoT機器やアプリケーションに、自社品と他社品、といった制限がなく、顧客の要件に合わせて自由に組み合わせることが... IoT機器を導入した無人案内型モデルハウスを群馬県高崎市にオープン 各種IoT機器を標準仕様とした ... PR TIMES (プレスリリース) そこで当社では、よりお客様に負担なく住宅購入が検討いただけるようモデルハウスにIoT機器を導入し、来場予約から退室、住宅購入に必要な情報収集の...

      AI

      メロディからAIが自動作曲。開発者向け機械学習サービス「AWS DeepComposer」発表Engadget 日本版AmazonがAIを活用した作曲ツールおよびサービス「AWS DeepComposer」を発表しました。キーボードは2オクターブ32鍵の簡易なキーボードながら、これを使っ... スマホが目の代わりになる「SeeingAI」が日本語対応。アプリ開発時のこだわりをシャイフ氏に聞く(西田宗 ... Engadget 日本版 12月3日、マイクロソフトはiPhone向けアプリのアップデートを行う。アプリの名は「SeeingAI」。視覚障害者をサポートするためのアプリだが、その内容は、AIを... AIで会議の議事録を自動作成、つくば市で実験「業務の負担を軽減したい」 Ledge.ai 茨城県つくば市では今年12月から、AIを活用した会議録などの文字起こし作業を自動化する実験を開始する。 狙いは議事録作成業務における業務負荷の軽減だ... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(9)

      6. Theoretical Guarantees are Not What They Seem理論的な保証は彼らが思うようなものではありません。Machine learning papers are full of theoretical guarantees. The most common type is a bound on the number of examples needed to ensure good generalization. What should you make of these guarantees? First of all, it’s remarkable that they are even possible. Induction is traditionally contrasted with deduction: in deduction you can guarantee that the conclusions are correct; in induction all bets are off. Or such was the conventional wisdom for many centuries. One of the major developments of recent decades has been the realization that in fact we can have guarantees on the results of induction, particularly if we’re willing to settle for probabilistic guarantees.機械学習論文は理論的保証に満ちています。最も一般的なタイプは、十分な汎化を確保するために必要な例の数にバインドです。何がこれらの保証を利用するする必要がありますか。まず、それらが可能でさえあることは顕著です。帰納法は伝統的に演繹法と対比されます: 演繹法では、その結論が正しいことを保証できます。帰納法で全ての見当がオフになります。または、従来の知恵は何世紀にも、このようでした。最近数十年の主要な開発の 1 つは、私たちが確率論的保証のために喜んで解決するなら特に我々が、事実、帰納法の結果で保証される可能性のある実現でありました。We have to be careful about what a bound like this means. For instance, it does not say that, if your learner returned a hypothesis consistent with a particular training set, then this hypothesis probably generalizes well. What is says is that, given a large enough training set, with high probability your learner will either return a hypothesis that generalizes well or be unable to find a consistent hypothesis.我々 はこのようなバインドが何を意味するかについて注意しなければなりません。例えば、もし学習者が、特定のトレーニング セットで一貫性のある仮説を返したなら、その後この仮説がおそらく一般化しているとは言わない。言わば、十分な大きさのトレーニング セットを与えられと高い確率であなたの学習者がよく一般化する仮説を返すか、一貫性のある仮説を見つけることができないだろうということです。=====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 09:32| 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