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