2020年01月10日

情報開発と利活用20200110



  • 今日の先端技術情報20200110

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    先端技術情報

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    AI

    「OK, Honda」ホンダがAIアシスタント、CES 2020で公開 Engadget 日本版 2019年12月18日、ホンダは2020年1月に開催される「CES 2020」に、Honda Personal Assistant、いわゆるAIアシスタントを出展すると発表しました。 HTCがレイオフ ブロックチェーンスマホ、AIにさらに集中 コインデスク・ジャパン 台湾のスマートフォンメーカー「HTC」は今週はじめ、競争力を維持するために従業員を解雇し、ブロックチェーンスマホ「EXODUS」など少数のハイエンド機種... 【AI×スポーツ】オリンピック間近、2020年に向けて。スポーツへのAI最新導入事例 Ledge.ai 2020年に開催される東京オリンピックへの盛り上がりが加熱する裏側で、スポーツ業界へのAI活用が注目されています。 スポーツ業界では、今まで注目されてい...

    IOT

    IoTの活用を活性化させる国際標準の開発が始まります 経済産業省 (プレスリリース) 将来、異なった産業分野におけるシステム間でのIoT機器の相互利用の促進、さらに、システム開発のコスト低減、企業間コラボレーション開発の促進などが期待... 「IoTプラットフォームによるアプローチは間違い」IoTを成功に導く正しい道とは (1/2) @IT MONOist 製造業におけるIoTへの取り組みは何が間違っていて、どういう筋道が正しいのか。産業用IoTなどのアナリストである、米国Gartner リサーチ&アドバイザリー... OKI坪井常務「社会インフラ×IoTは新段階へ、ディープラーニングをエッジに実装」 business network.jp 社会インフラ×IoT」を旗印にした成長路線を軌道に乗せたOKIが、次のフェーズに突入する。カギを握るのは、「これからのOKIを引っ張っていく戦略的商品」だ...

    ブロックチェーン

    アクセンチュア、貿易金融ブロックチェーンに投資−−国家デジタル通貨開発に続き コインデスク・ジャパン アクセンチュア(Accenture)は、貿易金融ブロックチェーンスタートアップのトレードIXと提携で合意し、マルコ・ポーロ・ネットワーク(Marco Polo Network)のオン... フォーブスが「広告非表示権」を発売、イーサで購入可ブロックチェーンでNFT活用 コインデスク・ジャパン 米経済誌『フォーブス』が、自社オンラインメディアの広告を非表示にできる権利を発売した。ブロックチェーンを活用しており、仮想通貨のイーサリアムで購入できる... ブロックチェーンを使ったフードサプライチェーン管理の「理想と現実」 TechTargetジャパン フードサプライチェーンのトレーサビリティ実現にブロックチェーンを使用することが、食品データの信頼性に通じる最善の道だと声高に叫ばれている。だがブロック... =====================================================================

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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(4)

      Linear Regression線形回帰For example: y = B0 + B1 * xたとえば: y = B0 + B1 * xWe will predict y given the input x and the goal of the linear regression learning algorithm is to find the values for the coefficients B0 and B1.入力xを与えられて、我々はyを予測します。そして、線形回帰学習アルゴリズムの目標は B0 と B1 の係数の値を見つけることです。Different techniques can be used to learn the linear regression model from data, such as a linear algebra solution for ordinary least squares and gradient descent optimization.さまざまなテクニックは、二乗と勾配の最適化のための線形代数ソリューションのようなデータから線形回帰モデルを学習するために使用できます。Linear regression has been around for more than 200 years and has been extensively studied. Some good rules of thumb when using this technique are to remove variables that are very similar (correlated) and to remove noise from your data, if possible. It is a fast and simple technique and good first algorithm to try.線形回帰は、200 年以上の生き延びてきており大々的に研究されてきています。このテクニックを使用する場合のいくつかの良い経験則は可能であれば、非常に類似している(相関)変数を削除しデータからノイズを除去することです。それは高速かつ簡単なテクニックであり、試みるべき最初アルゴリズムです。 =====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 11:41| 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