2020年01月08日

情報開発と利活用20200108



    • 今日の先端技術情報20200108

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      先端技術情報

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      IOT

      【ガイトナー調査】米国IoT導入企業の約75%がブロックチェーンを2020年末までに導入予定、急成長が ...The Nodist米国の調査会社ガイトナー(Gartner)によると、米国でモノのインターネット(IoT)テクノロジー導入している企業の多くがブロックチェーンを採用し、IoTネットワークと... 青森県八戸市、IoT活用しイチゴ栽培を効率化 日本経済新聞 青森県八戸市は17日、NTT東日本とあらゆるモノがネットにつながる「IoT」を活用し、イチゴハウス栽培の生産性向上と労働環境改善を図るための実証試験を... 紛失防止IoTデバイス「MAMORIO」が発売開始4周年記念ページを公開! 産経ニュース また貸与PC、社員証、鍵などの紛失を防ぐ、法人向け紛失防止IoTサービス「MAMORIO Biz」につきましては、提供開始から1年がたちました。 導入企業の紛失...

      仮想通貨

      2020年仮想通貨相場見通し FXcoin 株式会社 しかし、日本の仮想通貨業界の春や米中摩擦激化や米利下げによる逃避需要もあり、4月頃から出来高が急増、2か月強の間に昨年の2月から11月までの9か... 2030年までに現金は必要なくなるドイツ最大銀行「仮想通貨は現金に取って代わる存在」 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) ドイツ国内最大の銀行であるドイツ銀行(Deutsche Bank)は、「仮想通貨は、最終的に2030年までに既存の現金に取って代わる可能性が高い。」と報告した。 仮想通貨に係る規制対応を軽減 XRPL Labsが新事業を計画 株式会社CoinPost リップル社投資部門Xpringから出資を受けた企業 XRPL Labs社が、仮想通貨に対する規制遵守を支援する事業を計画していることが分かった。仮想通貨にも...

      ブロックチェーン

      博報堂DYメディアパートナーズ、ブロックチェーンを活用したテレビ番組ファン育成プラットフォームを提供 MarkeZine 博報堂DYメディアパートナーズと博報堂が発足した「HAKUHODO Blockchain Initiative(博報堂ブロックチェーン・イニシアティブ)」は、ブロックチェーン技術を... インドでブロックチェーン開発者の需要急増、米国では軟調=リンクトイン調査【ニュース】 コインテレグラフ・ジャパン(ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース) インドでは、ブロックチェーン開発者の求人が急増しており、2020年のトレンドの1つになりそうだ。 リンクトインはインドでの「エマージングジョブレポート」を発表した... AMD、Ubisoftらのコンソーシアムに加入。PC用ブロックチェーンゲーム開発に参入 仮想通貨 Watch 半導体大手のAMDは12月13日、ブロックチェーンゲーム開発のコンソーシアム「Blockchain Game Alliance」(以下、BGA)への加盟を発表した。ゲーミング向け... =====================================================================

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    • 機械学習初心者のためのアルゴリズム、 トップ 10 のツアー(2)

      The Big Principle大原則However, there is a common principle that underlies all supervised machine learning algorithms for predictive modeling.ただし、予測モデリングのためのすべての監督つき機械学習アルゴリズムの基礎となる共通の原則があります。Machine learning algorithms are described as learning a target function (f) that best maps input variables (X) to an output variable (Y): Y = f(X)機械学習アルゴリズムは、出力変数 (Y) に入力変数 (X) を最善にマップする対象の関数 (f) を学習するように記述されます: Y = f (x)This is a general learning task where we would like to make predictions in the future (Y) given new examples of input variables (X). We don’t know what the function (f) looks like or its form. If we did, we would use it directly and we would not need to learn it from data using machine learning algorithms.これは入力変数 (X) の新しい例を与えられ我々が将来の予測をしたいと思う (Y) 一般的な学習タスクです。関数 (f) がどのように見えるのかや、その形が我々にはわかりません。場合はもし分かるなら、我々 はそれを直接使用して機械学習アルゴリズムを使用してデータから学ぶ必要はありません。The most common type of machine learning is to learn the mapping Y = f(X) to make predictions of Y for new X. This is called predictive modeling or predictive analytics and our goal is to make the most accurate predictions possible.機械学習の最も一般的なタイプは、新しい X のためYの予測をするためにY = f(X)のマッピングを学ぶことです。これは予測モデリングまたは予測分析と呼ばれ、私たちの目標は、最も正確な予測を可能にすることです。For machine learning newbies who are eager to understand the basic of machine learning, here is a quick tour on the top 10 machine learning algorithms used by data scientists.機械学習の基本を理解するのを熱望している初心者のために、データ科学者によって使用されるトップ 10 の機械学習アルゴリズムのクイック ツアーがこちらにあります。

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 09:34| 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

2020年01月07日

情報開発と利活用20200107



    • 今日の先端技術情報20200107

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      先端技術情報

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      AI

      コマが自動で動くチェス盤「Square Off」でAIと勝負、電王戦のようなワクワク感でした Engadget 日本版 これまで、将棋電王戦をいくつも取材し、棋士とコンピューターとの対局の面白さ、盛り上がりを伝えてきた筆者が、チェスでAIと対局できるチェス盤「SQUARE... AIinside渡久地社長「AI技術で手書き文字データ化」 日本経済新聞 AI(人工知能)技術を使って手書き文字をデジタル化するサービスを手掛けるAIinsideが25日、東証マザーズに上場する。事業内容や成長戦略を渡久地択社長に... InstagramはAIにより悪質なキャプションにも注意を与える TechCrunch Japan 今回のこの新機能では、ユーザーが投稿に付けるキャプションを書くと、これまでにいじめと報告された文言に類似していないかどうかをインスタグラムのAIが検知...

      仮想通貨

      仮想通貨はそれでも今年、他の資産クラスを大きく上回るパフォーマンスをあげたコインデスク・ジャパン2019年、そして2010年代が終わりを迎えるなか、仮想通貨は再び、他の主要な資産クラスのパフォーマンスを上回っている。 2017年12月下旬の最高値から... ブロックチェーンを装った仮想通貨に注意 中国・威海市、投資家に警告 コインデスク・ジャパン 中国東部の山東省にある港湾都市、威海市は投資家に対して厳しい警告を突きつけた。ブロックチェーンを装った仮想通貨ではなく、ブロックチェーン・... 金融庁が認めた仮想通貨交換所の「ある評判」 東洋経済オンライン 日本国内で仮想通貨(暗号資産)交換所の運営や取次・媒介などを行う際に必要となる仮想通貨交換業登録。金融庁は11月27日、「c0ban(コバン)取引所」を...

      ブロックチェーン

      R3、70以上の組織が参加した貿易金融ブロックチェーン・トライアルを完了 コインデスク・ジャパン R3、70以上の組織が参加した貿易金融ブロックチェーン・トライアルを完了 ...ブロックチェーン企業のR3とトレードIXから資金提供を受けたマルコ・ポーロは、貿易... 【ガイトナー調査】米国IoT導入企業の約75%がブロックチェーンを2020年末までに導入予定、急成長が ... The Nodist 米国の調査会社ガイトナー(Gartner)によると、米国でモノのインターネット(IoT)テクノロジー導入している企業の多くがブロックチェーンを採用し、IoTネットワークと... 米半導体大手AMD、ブロックチェーンゲームの世界に参戦 開発企業と提携【ニュース】 コインテレグラフ・ジャパン(ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース) 米半導体大手のアドバンスド・マイクロ・デバイシズ(AMD)は、ブロックチェーンゲーム開発に取り組む「ロボット・キャッシュ(Robot Cache)」と「...

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    • 機械学習初心者のためのアルゴリズム、 トップ 10 のツアー(1)

      A Tour of The Top 10 Algorithms for Machine Learning Newbies機械学習初心者のためのアルゴリズム、トップ 10 のツアーJames LeFollowジェームス・リーをフォローSoftware Engineering || Product Management || Data Science (https://jameskle.com/)ソフトウェア エンジニア リング | |製品管理 | |データ科学 (https://jameskle.com/)Jan 20,20192019年1月20日In machine learning, there’s something called the “No Free Lunch” theorem. In a nutshell, it states that no one algorithm works best for every problem, and it’s especially relevant for supervised learning (i.e. predictive modeling).機械学習は「只飯はない」定理と呼ばれる何かがあります。一言で言えば、あらゆる問題のため最善に働くアルゴリズムは一つもない。 それは監督付き学習 (すなわち予測モデリング) に特に関係します。For example, you can’t say that neural networks are always better than decision trees or vice-versa. There are many factors at play, such as the size and structure of your dataset.たとえば、ニューラル ネットワークは、決定木またはその逆より常により良いとと言うことはできません。サイズや、データセットの構造のように遊びで、多くの要因があります。As a result, you should try many different algorithms for your problem, while using a hold-out “test set” of data to evaluate performance and select the winner.結果としては、あなたの問題の多くの異なるアルゴリズムを試みるべきです。一方でパフォーマンスを評価し、勝者を選択するため、データのホールド アウト"テストセット"を使用しながら。Of course, the algorithms you try must be appropriate for your problem, which is where picking the right machine learning task comes in. As an analogy, if you need to clean your house, you might use a vacuum, a broom, or a mop, but you wouldn’t bust out a shovel and start digging.もちろん、試みるアルゴリズムは、あなたの問題のために適切である必要があり、正しいマシン学習タスクを選ぶところであります。類似としてあなたの家をきれいにする場合は、掃除機やほうきやモップを使用するかもしれないが、シャベルを取り出して掘り始めないでしょう。 =====================================================================

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2020年01月06日

情報開発と利活用20200106



    • 今日の先端技術情報20200106

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      先端技術情報

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      AI

      公共交通の自動運転に注力するBluespace.aiが約3.8億円調達、行政との話し合いも開始 TechCrunch Japan 自動運転技術を開発するBluespace.aiは、米国時間12月13日にFusion Fundがリードするシードラウンドで350万ドル(約3.8億円)の調を発表した。そのほかに... ロボットのためのAI「COREVERY」エクサウィザーズが提供開始 持つ、測る、塗る、盛り付けなど可能に ... ロボスタ AIを利活用したサービス開発を行う株式会社エクサウィザーズは、利用者にAIやプログラミング知識がなくても、利用状況に合わせて各種ロボットに動作を学習... ベートーベンが『第九』と同時に作っていた“幻の交響曲10番”をAIが完成させる?生誕250年の節目で ハフポスト日本版 ドイツの作曲家・ベートーベンが作曲途中で亡くなった為に未完のままだった『交響曲第10番』をAIの技術で完成させようと、音楽学者とプログラマーによるチームが...

      仮想通貨

      仮想通貨の上昇予想を真に受けてはいけない iFOREX 2017年後半に仮想通貨が世界的ブームになって以来、「20〇〇年にビットコインは10万ドルを超える」などという上昇予想が常に出るようになった。しかしこういっ... 調査企業チェイナリシス、仮想通貨取引所ビットフィネックスにマネロン対策ツール提供【ニュース】 コインテレグラフ・ジャパン(ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース) ブロックチェーン上の不正取引を追跡する米チェイナリシス(Chainalysis)は12月12日、仮想通貨取引所ビットフィネックスに対して、仮想通貨取引の不正行為... フェイスブックの仮想通貨「リブラ」、ホワイトペーパーの内容を密かに修正【ニュース】 コインテレグラフ・ジャパン(ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース) フェイスブックの仮想通貨リブラのホワイトペーパーは、その内容が密かに更新されているという。リブラ協会から脱退した企業名などの修正だけでなく、初期投資...

      ブロックチェーン

      TikTok運営企業がブロックチェーン事業に進出、中国メディア企業と合弁会社を設立 CRYPTO TIMES TikTokを運営するByteDance社が中国メディア企業と合弁会社を設立し、ブロックチェーンやAI事業を展開することがブルームバーグより明らかになりました。 ブロックチェーンゲーム「コントラクトサーヴァント」開発企業にインタビュー 株式会社CoinPost 今回はブロックチェーンゲーム「コントラクトサーヴァント」の開発を手がけるアクセルマーク株式会社の代表を務める尾下 順治氏と、ゲームプロデューサーの田中... ブロックチェーンの貿易エスクロープラットフォーム『SHC』提供開始 少額や新興国需要に対応 みんなの仮想通貨 ブロックチェーン企業のSTANDAGEは、貿易エスクロープラットフォーム『SHC』の提供開始したことを発表した。新興国向けや少額貿易などの課題をブロック... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(20)

      12. Correlation Does Not Imply Causation 相関関係は因果関係を意味しないThe point that correlation does not imply causation is made so often that it is perhaps not worth belaboring. But, even though learners of the kind we have been discussing can only learn correlations, their results are often treated as representing causal relations. Isn’t this wrong? if so, then why do people do it?相関が因果関係を意味しないというポイントは、おそらく争う価値がありません。しかし、我々 が議論しているような類の学習者だけ相関関係を学ぶことができるが、その結果は、しばしば因果関係を表すものとして扱われます。これは間違っていませんか。もしそうなら、それから人々 なぜそうするのか。More often than not, the goal of learning predictive models is to use them as guides to action. If we find that beer and diapers are often bought together at the supermarket, then perhaps putting beer next to the diaper section will increase sales. But short of actually doing the experiment it’s difficult to tell. Machine learning is usually applied to observational data, where the predictive variables are not under control of the learner, as opposed to experimental data, where they are. Some learning algorithms can potentially extract causal information from observational data but their applicability is rather restricted. On the other hand, correlation is a sign of a potential causal connection, and we can use it as a guide to further investigation.多くの場合、学習予測モデルのゴールは彼らを行動への案内書として使用することです。 もし我々が、ビールとおむつがしばしば一緒にスーパーマーケットで買われることに気付くなら、多分ビールをおむつ区間の次に置くことは販売を増やすでしょう。 けれども、実際に実験をしないと、分かるのは難しいです。 機械学習は通常観測データに応用され、そしてそこで予測する変数はそれらがいるところと対立するものとして学習者のコントロール下にありません。 若干の学習アルゴリズムが潜在的に観測データからの原因となる情報を抽出することができるが、しかしそれらの適用範囲はどちらかと言うと限定されています。 他方、相関は潜在的な原因接続の標識で、そして我々はそれをさらなる調査への案内として使うことができます。Conclusion結論Like any discipline, machine learning has a lot of “folk wisdom” that can be hard to come by, but is crucial for success. Professor Domingos’ paper summarized some of the most salient items that you need to know.任意の規律のように機械学習は出くわすのが難しいが、成功には不可欠な多くの「民衆の知恵」を持つことできます。ドミンゴス教授の論文はあなたが知る必要のある最も顕著な項目のいくつかを要約しました。=====================================================================

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2020年01月05日

情報開発と利活用20200105



    • 今日の先端技術情報20200105

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      先端技術情報

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      AI

      中古品査定に営業スマイル測定・・・AI導入で変わる職場 効果はどれほど? www.fnn.jp いま、AIの導入で、業務の効率化などを図る職場が、続々と増えている。 ... 実はこのタブレットはAI搭載の笑顔測定器で、リアルタイムで笑顔度を100点満点で... AIが瞬時に株取引、為替暴落の危険も 金融業界で進むAIの取り組み (1/5) ITmedia 金融は、他の業種に比べてAI活用が進んでいる業界だ。現代社会の根幹を成す業界で、長い歴史と伝統があり、政府による厳しい規制の対象にもなっている。 QR改札、AI無人店舗も常設 JR高輪ゲートウェイ駅が3月14日開業 Engadget 日本版 JR山手線・京浜東北線の新駅、高輪ゲートウェイ駅が3月14日に開業します。同駅ではQRコード改札機や、AIを活用した各種ロボットを試験導入。駅と最新...

      仮想通貨

      仮想通貨税制、来年度は変わらず 申告分離課税、損益通算など持ち越し【2020年】 コインデスク・ジャパン 2020(令和2)年度の税制改正大綱(PDF)が12月12日、自民・公明両党により正式に決まり、仮想通貨・暗号資産関連では、暗号資産デリバティブ取引が、申告... 仮想通貨ブロックチェーン ニュース まとめ読み-2019/12/13 FINTIDE 仮想通貨トロンの運営者、Weiboアカウント凍結。新アカウントで投稿連発するも再凍結か 〜Binance共同創業者アカウントも閉鎖に –仮想通貨Watch. LINEの仮想通貨取引サービス「BITMAX」、1000円以上の購入でリップルがもらえるキャンペーン MONEYzine LINEの仮想通貨事業およびブロックチェーン関連事業を展開するLVCは、仮想通貨取引サービス「BITMAX」で、仮想通貨を購入したユーザー全員に仮想通貨...

      IOT

      ソニー、トリプルキャリアに対応したIoT向けデータSIMを提供開始 IoT NEWS 同社は、従来のスマートフォン向けを中心としたMVNEサービスに加え、様々なIoTサービスを支える基盤となる通信プラットフォームサービスを提供する方針だ。 アイレット、製造業向けのIoTデータ蓄積サービス「IoTpack with SORACOM」を提供開始 クラウド Watch アイレット株式会社は12日、株式会社ソラコムが提供するIoT/M2Mデバイス向けデータ通信SIMを活用した、製造業向けのIoTデータ蓄積サービス「IoTpack with... 気軽に始められるIoTデバイスを楽しく紹介!『デバイスごとにわかるIoTスターターのための電子工作 ... CodeZine(コードジン) 本書籍は、IoTハックに興味のある方に向けて、ユニークでハッカブルなデバイスを解説したハンドブックです。CodeZineの人気連載、「IoTStarter Studio」をカット... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(19)

      11. Representable Does Not Imply Learnable 表現できるものが学習可能なわけではないEssentially all representations used in variable-size learners have associated theorems of the form “Every function can be represented, or approximated arbitrarily closely, using this representation.” Reassured by this, fans of the representation often proceed to ignore all others. However, just because a function can be represented does not mean it can be learned. For example, standard decision tree learners cannot learn trees with more leaves than there are training examples. In continuous spaces, representing even simple functions using a fixed set of primitives often requires an infinite number of components.可変サイズの学習者で使用される本質的に、すべての表現は、フォームの関連付けられている定理「すべての機能は、表されるか、または任意に密接には、この表現を用いて近似される。」があります。これで再保証されて、表現のファンは、しばしば他のすべてを無視するように進みます。ただし、関数を表すことができるからといってそれを学ぶことができるというわけではありません。たとえば、標準の決定木学習者はトレーニング例があるよりも多くの葉が付いている木を学ぶことはできません。連続空間でプリミティブの固定セットを使用して、単純な関数さえ表すことは、しばしばコンポーネントの無限数が必要になります。Further, if the hypothesis space has many local optima of the evaluation function, as is often the case, the learner may not find the true function even if it is representable. Given finite data, time and memory, standard learners can learn only a tiny subset of all possible functions, and these subsets are different for learners with different representations. Therefore the key question is not “Can it be represented?”, to which the answer is often trivial, but “Can it be learned?” And it pays to try different learners (and possibly combine them).さらに、仮説空間は、評価関数の多くの局所的最適解があるなら、そのケースがしばしばあるように表現可能な場合でも学習者は真の機能見つけることができない。有限データ、時間とメモリをが与えられて、標準的な学習者はすべての可能な機能の小さなサブセットだけを学ぶことができる、これらのサブセットは、異なる表現で学習者にとって異なります。そのため重要な問題は、「表現できるか?」ではなく、その答えはしばしば些細なことで、「それが学習できるか?」です。異なる学習者を試みるのに報いがあります(とおそらくそれらを組み合わせます) 。=====================================================================

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2020年01月04日

情報開発と利活用20200104



    • 今日の先端技術情報20200104

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      先端技術情報

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      ブロックチェーン

      電力メーターデータ向けブロックチェーン、ロシアでテスト中 コインデスク・ジャパン ロシアの国有送配電企業ロセッティ(Rosseti)は、ブロックチェーン・プラットフォーム「ウェーブズ(Waves)」を使った電気料金支払いのためのシステムをテストして... 新興国向け貿易や少額貿易の課題をブロックチェーンと暗号資産で解決! 貿易エスクロープラットフォーム ... PR TIMES (プレスリリース) SHCの特徴ブロックチェーンとマルチシグネチャー技術により、合意形成後の返金、分割送金、支払い時期変更などの、実取引において生じる不測事態に対応... 市場規模拡大が期待されるブロックチェーンゲームの動向:ミートアップレポート コインチョイス 2019年12月9日、銀座に拠点を構えるブロックチェーンコワーキングスペースのバイナリスター(BINARYSTAR)にてブロックチェーンゲームミートアップが開催され...

      仮想通貨

      仮想通貨関連の不審行為は急増 FinCEN局長が明かす コインデスク・ジャパン 仮想通貨企業各社は2019年5月以降、7100件の不審行為報告書(Suspicious Activity Reports:SAR)を提出した。金融犯罪取締ネットワーク(FinCEN)の... SBI出資の英企業、銀行向け「仮想通貨取引所リスク評価ツール」発表 コインデスク・ジャパン SBIホールディングスの子会社も出資している英国の仮想通貨マネーロンダリング対策ツール開発企業が、銀行向けに仮想通貨取引所のリスクを評価するツールを... 仮想通貨取引所DeCurret、「ラジオ・チャリティ・ミュージックソン」にてビットコインによる募金活動を実施中 BITDAYS 12月11日(水)〜2020年1月31日(金)の期間中、仮想通貨取引所DeCurretが「ラジオ・チャリティ・ミュージックソン」にて、仮想通貨(ビットコイン)による募金活動...

      IOT

      埼玉県内企業のAI、IoTに対する理解向上を図るプラットフォーム @IT MONOist 富士通総研が企画、構築を支援した「埼玉県AI・IoTプラットフォーム」が公開された。AIソフトウェアの機能、コンテンツの提供などを通じ、県内企業のAI、IoTへの... アイレット、IoT導入に必要な作業をパッケージ化した製造業向けのIoTデータ蓄積サービス「IoTpack with ... 産経ニュース 本サービスは、IoTを導入する際に必要となるセキュアなネットワークの確保やデータ蓄積基盤の構築などの作業をパッケージ化しており、お客様は導入作業に手を... 富士通、観光客などの人流をIoTで可視化--北海道広域で実証開始 ZDNet Japan 富士通は、小樽観光協会をはじめとする北海道内の観光協会や企業と共同で、観光客など人の流れを可視化・分析する実証実験を開始すると発表した。北海道... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(18)

      10. Simplicity Does Not Imply Accuracyシンプルさは精度は暗に意味しませんOccam’s razor famously states that entities should not be multiplied beyond necessity. In machine learning, this is often taken to mean that, given two classifiers with the same training error, the simpler of the two will likely have the lowest test error. Purported proofs of this claim appear regularly in the literature, but in fact there are many counter-examples to it, and the “no free lunch” theorems imply it cannot be true.オッカムの剃刀は、有名なエンティティを必要以上に掛け算すべきでないと述べるのは有名です。機械学習で、これはしばしば、同じトレーニング エラーのある2 つの分類子を考えると、2 つのうちより単純なほうが最低のテスト エラーをもつことを意味すると取られます。このクレームの評判の証拠は、定期的に文献に現れます、しかし、実際、多くの反例があり、「只飯はない」定理はそれが真実ではありえないことを暗に意味します。We saw one counterexample in the previous section: model ensembles. The generalization error of a boosted ensemble continues to improve by adding classifiers even after the training error has reached zero. Thus, contrary to intuition, there is no necessary connection between the number of parameters of a model and its tendency to overfit.前のセクションで 1 つの反例を見ました: それはモデルのアンサンブルです。増加されたアンサンブルの汎化誤差はトレーニング誤差がゼロに達した後も、分類子を追加することによって改善し続けます。したがって、直感に反してモデルのパラメーター数とオーバーフィット傾向との間の必要な接続はありません。=====================================================================

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2020年01月03日

情報開発と利活用20200103



    • 今日の先端技術情報20200103

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      先端技術情報

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      ブロックチェーン

      大手銀行幹部、ブロックチェーンの成功を宣言 イーサリアム上で発行した債券を償還 コインデスク・ジャパン スペインの大手銀行「サンタンデール(Santander)銀行」は、9月にパブリック・イーサリアム・ブロックチェーンで発行した2000万ドル(約22億円)相当の債券を償還... 「ブロックチェーンの汚染攻撃は容易」日銀シンポで警鐘 コインデスク・ジャパン 日本銀行金融研究所は12月9日、日本銀行本店内で「暗号資産のセキュリティ」と題してシンポジウムを行った。ジョージタウン大学リサーチ・プロフェッサーの松尾... 中国4大銀行の一つ、中小企業の資金繰り支援にブロックチェーンを活用 コインデスク・ジャパン 中国の国有商業銀行「ビッグ4」の一つ、中国建設銀行(China Construction Bank)は12月6日、中小企業の資金繰りを支援するブロックチェーン・ベースの...

      AI

      【DeNAのAI活用事例まとめ】ゲーム、最適化、需要予測など全社横断した取り組み Ledge.ai DeNAのAI事業を語るうえで、特筆すべきは「Kaggle(カグル)」での実績を評価する制度だ。Kaggleとは、世界中のデータサイエンスや機械学習に携わる人向け... AIが「本当においしいラーメン店」を判定 頼りは口コミ、偽レビュー排除の仕組みを開発者に聞く ITmedia 最終的に、AIが信頼できると判断したレビューを「WISE SCORE」として点数化し、それを基にランク付けした「WISE SCOREランキング」を算出。Googleのレビュー... 「AI失業」の脅威、2030年までに全体の3割の仕事が消滅へ Forbes JAPAN 人工知能(AI)やオートメーション化によって、年間で5〜10%の仕事が消えていくと、コンサルティング企業PwCのJulia Lammは述べている。失われる仕事の...

      IOT

      ドローンは空飛ぶIoT?モノのインターネットが未来の生活を変える ビバ! ドローン:Drone / UAV専門情報サイト (ブログ) 最近、よく聞く『IoT』という言葉。よく『IoT家電』など耳にする方も多いのではないでしょうか。ある調査ではAIとIoTを併用して取り入れる企業は「従業員の生産性」「. シャオミのIoT家電は安価で面白い! 日本上陸予定? のIH炊飯器や大型テレビなど一挙紹介 Engadget 日本版 12月9日Xiaomi Japanが新製品発表会を開催。スマートフォン「Mi Note 10」「MiNote 10 Pro」の国内に投入を発表しました。同時にウェアラブルデバイス... アイレット、IoT導入に必要な作業をパッケージ化した製造業向けのIoTデータ蓄積サービス「IoTpack with ... PR TIMES (プレスリリース) あらゆる「モノ」がインターネットを経由して通信するIoT(Internet of Things)は、日本国内でも農業や物流、さらには医療などあらゆる分野で活用され始めています... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(17)

      Creating such model ensembles is now standard. In the simplest technique, called bagging, we simply generate random variations of the training set by resampling, learn a classifier on each, and combine the results by voting. This works because it greatly reduces variance while only slightly increasing bias. In boosting, training examples have weights, and these are varied so that each new classifier focuses on the examples the previous ones tended to get wrong. In stacking, the outputs of individual classifiers become the inputs of a “higher-level” learner that figures out how best to combine them.このようなモデルアンサンブルを作成することは今標準的です。 最も単純なテクニックで、袋に入れることと呼ばれて、我々はただ再サンプリングによって設定された訓練のランダムなバリエーションを生み出して、それぞれに 分類子を学んで、そして、投票することによって、その結果を結合します。 それが、ほんの少しだけ偏りを増やす一方で、大いに相違を和らげるから、これはうまくいきます。 増加で、訓練例が、重みを持ちます、そして、これらは各新分類子が前のものが悪くなる傾向がある例に焦点を合わせるように、さまざまです。 スタッキングで、個別の分類子のアウトプットは結合するべき最善の方法を理解する「もっとハイレベルの」学習者のインプットになります。Many other techniques exist, and the trend is toward larger and larger ensembles. In the Netflix prize, teams from all over the world competed to build the best video recommender system. As the competition progressed, teams found that they obtained the best results by combining their learners with other teams’, and merged into larger and larger teams. The winner and runner-up were both stacked ensembles of over 100 learners, and combining the two ensembles further improved the results. Doubtless we will see even larger ones in the future.他の多くのテクニックが存在し、その傾向はより大きくより大きいアンサンブルの方に向かっています。懸賞、世界中からのチームは最高のビデオ推薦システムを構築する競争しました。競争が進むにつれて、彼らが他のチームと彼らの学習者を組み合わせることで最高の結果を得られるし、より大きなチームにマージしたことをチームは、見出します。勝者および次点者は、100 を超える学習者のアンサンブルの両方の積み上げがあり、さらにその結果を向上させる 2 つのアンサンブルを結合します。間違いなく我々 は、将来的にさらに大きなものを見るでしょう。=====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 10:26| 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

2020年01月02日

情報開発と利活用20200102



    • 今日の先端技術情報20200102

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      先端技術情報

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      ブロックチェーン

      中国の国家ブロックチェーンコンソーシアム、テンセントのウィーバンクがインフラ提供へ コインデスク・ジャパン 小規模企業や個人向けにローンを扱うデジタル銀行ウィーバンク(WeBank)は、中国の国家ブロックチェーンネットワーク向けに技術インフラを提供する初の企業と... 「記念通貨」をブロックチェーンで発行 リトアニア中銀が来春にも コインデスク・ジャパン リトアニアの中央銀行であるリトアニア銀行が、2020年春にもデジタル・コレクターコインを発行する。ブロックチェーンを使用してトークンを発行、そのトークンは... JPモルガン、日本でブロックチェーン決済ネットワークを1月にも展開 コインデスク・ジャパン 米金融大手JPモルガン・チェース(JPMorgan Chase)のブロックチェーン決済プラットフォームは、近く日本展開を目している。 JPモルガン・チェース銀行東京支店...

      AI

      人工知能の思考過程を可視化する、「AI監視ツール」を生み出すスタートアップ企業たち WIRED.jp 人工知能(AI)を専門とするスタートアップのClarifaiで働いていたリズ・オ ... やがてふたりは、企業に対して導入後のAI制御をサポートするというビジネスにチャンス... 小学生向けAIワークショップでモリカトロンが伝えた機械の心 モリカトロン株式会社 しかし、スマートデバイスが子どもの手にまで普及し、人工知能というテクノロジーが日常に溶け込んだ現代では、すでにAIネイティブと呼べる世代が誕生しつつ... DeNA、タクシー配車アプリ「MOV」でAI需給予測による「お客様探索ナビ」の商用化開始 CreatorZine ディー・エヌ・エーが提供する次世代タクシー配車アプリ「MOV」は、AIを活用してタクシーの需要供給予測を行い、乗務員に対して経路をナビゲーションする「お客様...

      仮想通貨

      仮想通貨の流動性について−−取引所CEO達の頭の中 コインデスク・ジャパン 分散した市場は、仮想通貨という資産クラスの際立った特徴である。単一の資産が、流動性の小さなプールが乱立した中で取引されている例は他にない。 積極攻勢を続けるスイス・スタートアップ 機関投資家に続き、個人投資家向け仮想通貨ETPも拡大 コインデスク・ジャパン スイスの金融スタートアップ「アムン(Amun)」はスウェーデン金融監督庁から承認を受け、EUの個人投資家向けに対して、仮想通貨ベースの金融商品の提供を... LINEの仮想通貨取引サービスBITMAX、1000円以上購入で200円相当のリップル(XRP)をプレゼント BITDAYS 12月10日(火)〜12月23日(月)の期間中、LINE仮想通貨サービス「BITMAX」において1,000円以上の仮想通貨を購入すると、リップル(XRP)をプレゼントします... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(16)

      9.  Learn Many Models, Not Just One1つだけではなく多くのモデルを学ぶIn the early days of machine learning, everyone had their favorite learner, together with some a priori reasons to believe in its superiority. Most effort went into trying many variations of it and selecting the best one. Then systematic empirical comparisons showed that the best learner varies from application to application, and systems containing many different learners started to appear. Effort now went into trying many variations of many learners, and still selecting just the best one. But then researchers noticed that, if instead of selecting the best variation found, we combine many variations, the results are better − often much better − and at little extra effort for the user.機械学習の初期の頃、誰もが一緒にその優位性を信じるいくつかの先験的な理由とともに、好きな学習者を持っていました。ほとんどの努力はその多くのバリエーションを試みたり、最高のものを選択しようとします。それから体系的な比較が最高の学習がアプリケーションによって異なることを示しました。 多くの異なる学習者を含むシステムが表れ始めました。努力は今、多くの学習者の多くの変化を試みようとしたり、まだ最高の 1 つだけを選択しようとしました。しかし、それから研究者は次のことを気づきました。それは、発見した最高のバリエーションを選択する代わりに多くのバリエーションを組み合わせるなら、その結果がより良い - しばしばはるかに良い- そそて、ユーザーにとっても少し余分な努力で済むことでした。=====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 10:06| 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

2020年01月01日

情報開発と利活用20200101



    • 今日の先端技術情報20200101

      /////////////////////////////////////////////////////////////////////先端技術情報/////////////////////////////////////////////////////////////////////ブロックチェーン ブロックチェーンベースのIPO「ETO」に成功した「Neufund」が変える資金調達の未来 THE BRIDGE,Inc. / 株式会社THE BRIDGE (プレスリリース) (ブログ) ニュースサマリー:12月5日、ブロックチェーンベースのIPOプラットホームを運営する「Neufund」は、第一回目の上場案件である電動モビリティ企業「Greyp」の... 仮想通貨ブロックチェーンニュース まとめ読み-2019/12/9 FINTIDE 中国の2大決済アプリやブロックチェーンバブルの記事などに注目集まる 〜[2019年11月 月間人気記事トップ10]【記事アクセスランキング】 – 仮想通貨 Watch. 国際貿易における「ブロックチェーンプラットフォーム」の現状と課題 ビジネス+IT フィンテックサービスはB2C分野では顕著に進展を続けており、ブロックチェーン技術を用いた実装アプリケーションも多数登場している。一方、B2B分野、さらには... AI 「AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版」を策定しました 経済産業省 (プレスリリース) 経済産業省は、2018年6月に策定した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を、法令改正に従ってアップデートし、「1.1版」として公表します。 ブリッジ、IBM Watsonを活用したインサイドセールス支援のAIツール「SAIN」の本格販売開始 SalesZine(セールスジン) ブリッジインターナショナルは、日本IBMの協力を得てAIテクノロジーを取り入れたインサイドセールスの業務を支援する「SAIN」(SalesAINavigator)のコールナビ... AIとIoTを併用する企業は期待以上の価値を獲得--“AIoT”の目的は増収 ZDNet Japan SAS Instituteは12月3日、世界のビジネスリーダー(450人が回答)を対象にIoT/AI(人工知能)の利用実態を調査した結果を発表した。IDCのリサーチ/分析部門... 仮想通貨 米仮想通貨VC、新たな生命線を求めてアジアに目を向ける コインデスク・ジャパン アメリカの仮想通貨市場が比較的落ち着いている中、投資家は新たな生命線を求めてアジアに目を向けている。 その好例はマルチコイン・キャピタル(Multicoin... 独仏から仮想通貨にポジティブなニュース FXcoin 株式会社 先週の大ニュースと言えば世界最大のサウジアラビアの国営石油会社アラムコがIPOを開始したことではないでしょうか。完全に国営だったアラムコの株式の5%... 中国Bitmain、仮想通貨マイニングマシンのリース事業を開始 仮想通貨 Watch 仮想通貨マイニング(採掘)世界最大手のビットメイン(Bitmain)は12月7日、中国・成都市でユーザーミーティングを開き、マイニングマシンのリースプランを発表... =====================================================================人気ブログランキングへ =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(15)

      Learners can be divided into 2 major types: those whose representation has a fixed size, like linear classifiers, and those whose representation can grow with the data, like decision trees. Fixed-size learners can only take advantage of so much data. Variable-size learners can in principle learn any function given sufficient data, but in practice they may not, because of limitations of the algorithm or computational cost.学習者は、2 つの主要なタイプに分けることができます:その表現が線形識別子のような固定サイズのものとその表現が、デシジョン ツリーのようにデータと共に成長できるようなものです。固定サイズの学習者では、たくさんのデータを利用することのみ可能です。可変サイズの学習者は原則的に、十分なデータを与えられた任意の関数を学ぶことができますが、実際にそれらは、アルゴリズムや計算コストの制限のため、そうでないかもしれない。Also, because of the curse of dimensionality, no existing amount of data may be enough. For these reasons, clever algorithms − those that make the most of the data and computing resources available − often pay off in the end, provided you’re willing to put in the effort. There is no sharp frontier between designing learners and learning classifiers; rather, any given piece of knowledge could be encoded in the learner or learned from data. So machine learning projects often wind up having a significant component of learner design, and practitioners need to have some expertise in it.また、次元の呪いのため既存データ量は、十分でないかもしれない。これらの理由で、巧妙なアルゴリズムは、それらはデータとコンピューティング リソースのほとんどを利用可能にするが、あなたが喜んで努力するという条件で、しばしば最終的にうまくいきます。学習の設計と分類子の学習の間にははっきりした境界がありません。むしろ、どんな知識の与えられた部分は、学習者にエンコードされるかもしれない、またはデータから学ばれるかもしれない。機械学習プロジェクトはしばしば学習者のデザインの重要なコンポーネントを持つ羽目になり、専門家がそれのいくつかの専門知識を持っている必要があります。=====================================================================人気ブログランキング=====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 10:13| 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

情報開発と利活用20191231




    • 今日の先端技術情報20191231

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      先端技術情報

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      ブロックチェーン

      中国銀行、3000億円分の債券をブロックチェーンで発行−−アリババ子会社や中国工商銀行に続く動き コインデスク・ジャパン 中国の4大商業銀行の1つである中国銀行は、ブロックチェーンベースで200億人民元(約3000億円)分の債券を発行した。これは、小規模企業、零細企業の資金... ブロックチェーンなど新興テクノロジーに取り組む企業は収益成長率が2倍以上に 金融・投資情報メディア HEDGE GUIDE 総合コンサルティング企業アクセンチュアの最新調査によると、テクノロジーの活用が企業の業績に顕著な伸びをもたらすことが分かったほか、業界をけん引する... ブロックチェーン企業スペースチェーン、仮想通貨ハードウォレットを宇宙ステーションに送り出す【ニュース】 Investing.com 日本 ISSにおけるブロックチェーン用ハードウェアの初実証実験に向けたもので、ナノラックス製商用宇宙プラットフォームに接続される予定。また、スペースXの商用...

      IOT

      土の中で分解する紙で作ったIoT機器、大阪大学の春日貴章氏らの研究グループが開発 @IT IoT機器をわざと分解させて、自然のサイクルと調和させれば、環境負荷を抑えられる。春日氏らの研究グループは、回収が困難な地域でも、環境負荷をかけずに... AIとIoTを併用する企業は期待以上の価値を獲得--“AIoT”の目的は増収 ZDNet Japan SAS Instituteは12月3日、世界のビジネスリーダー(450人が回答)を対象にIoT/AI(人工知能)の利用実態を調査した結果を発表した。IDCのリサーチ/分析部門... 家族の運転をIoTで見守るサービス…オートバックス「くるまないと」発売へ レスポンス くるまないとは、センサーを内蔵した車載型IoT機器を取り付けることで、車の位置情報や移動情報を家族(見守る人)に提供するサービス。急ブレーキや急加速、急...

      仮想通貨

      仮想通貨セキュリティー企業のBitGoが解説する「仮想通貨を巡る『誤解』」とは? 金融・投資情報メディア HEDGE GUIDE 米経済誌のForbesは12月4日、Q&AサイトQuoraに投稿された「仮想通貨に関する誤解は?」という質問に対するTom Pageler氏の回答を掲載している。同氏は、... ウクライナで仮想通貨の取り扱いを含む法案が成立、FATF準拠のマネロン対策実施【ニュース】 コインテレグラフ・ジャパン(ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース) ウクライナの国会にあたるウクライナ最高議会(ヴェルホーヴナ・ラーダ)は12月6日、FATF(金融活動作業部会)のガイドライン実施に関する法案が成立したと発表... ビットコインETF承認につながる進展!BTC先物投信がSECに承認される 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) ビットコイン先物に投資する投資信託がSECに承認された。仮想通貨市場に対するSECの姿勢に変化が表れているようだ。 =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(14)

      All learners essentially work by grouping nearby examples into the same class; the key difference is in the meaning of “nearby.” With non-uniformly distributed data, learners can produce widely different frontiers while still making the same predictions in the regions that matter (those with a substantial number of training examples, and therefore also where most text examples are likely to appear). This also helps explain why powerful learns can be unstable but still accurate.すべての学習者は本質的に近くの例を同じクラスにグループ化することによって作業します。主な違いは、「近く」の意味にあります。学習者は非一様分布データで (トレーニング例のかなりの数を伴うもの、及び従ってほとんどテキスト例がある可能性が高い)重要地域でまだ同じ予測をしながら広く異なる新分野を作り出すことができます。これも説明することができますなぜ強力な学びが不安定ではあるがなお正確となる可能性があることを説明する助けとなります。As a rule, it pays to try the simplest learners first (e.g., naive Bayes before logistic regression, k-nearest neighbor before support vector machines). More sophisticated learners are seductive, but they are usually harder to use, because they have more knobs you need to turn to get good results, and because their internals are more opaque.原則として、それは最も簡単な学習者を最初にしようとするために支払う(例えば、ロジスティック回帰の前の単純ベイズ、サポート ベクトル マシンの前のk−最近隣者)。高度な学習者は魅惑的だが、使用するのは通常困難です。なぜなら、彼らは良い結果を得るために回す必要がある多くのノブを持っているからで、その内部がより不透明だからです。=====================================================================

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