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