2020年01月11日

情報開発と利活用20200111

    • 情報開発と利活用20200111

       

      今日の先端技術情報20200111

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      先端技術情報

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      AI

      AIでインフルエンザの流行を予報、日立と損保ジャパン日本興亜が実証開始:今週のAI最新ニュースまとめLedge.ai日々、目まぐるしく進化、発展を遂げるAI(人工知能)業界。さまざまな企業が新しいサービスを開始したり、実験に取り組んだりしている。 そこで本稿ではLedge.ai... 「美空ひばり」「ラーメン」「くずし字」…日本のAI技術の現状 徳間書店 AIの技術が分かりやすい実用で応用された例の1つだが、世間で言われているようにAIの技術は今後のビジネス分野で欠かせない。とろこが開発競争は、先んじる... AIエコシステムの拡大に伴い、2019年は欧州全体でディープテック投資が急増【SLUSH 2019発表の報告 ... THE BRIDGE,Inc. / 株式会社THE BRIDGE (プレスリリース) (ブログ) AIは、AIを超えて量子コンピューティングの基盤を確立することを望んでいるものの、現時点では、量子コンピューティングはヨーロッパのディープテックカテゴリの...

      IOT

      IoTビジネス未来戦略 日経テクノロジーオンライン ... □監修:CAMI&Co. □監修代表:神谷 雅史 □著者:新庄 貞昭/CAMI&Co. □価格:300,000円+税[ 書籍とオンラインサービスのセット ] ※書籍のみの販売... 経産省、異なる産業分野のIoTシステム間で相互情報連携を行う提案が国際標準化へ IoT NEWS 近年、IoTを活用した社会が広がりつつある。しかし、日本のIoT製品は、機器やシステムの独自性が高く、相互の情報連携に関してはまだ不十分な点がある。 OKI、「AIエッジコンピューティングが拓く高度IoT社会」を特集した技術広報誌を発行 PR TIMES (プレスリリース) OKIは2019年10月、「社会インフラ×IoT」をキーメッセージに高度IoT社会を実現するための重要施策として、AIエッジコンピューティング戦略を発表しました。

      仮想通貨

      ドルと戦うために独自の仮想通貨が必要:イラン大統領 コインデスク・ジャパン イスラム世界は国際貿易におけるアメリカの経済支配と戦い、ドルへの依存を削減するために独自の仮想通貨を必要としているとイランのハッサン・ローハニ... 仮想通貨にSwap市場が必要な理由 − 実需取引拡大に不可欠 FXcoin 株式会社 なお、1日に6.5兆ドルの取引量があり、仮想通貨と似ている部分が多いといわている外国為替は全体の取引のうち50%がSwap取引で15%がForward取引です... 仮想通貨とマネーロンダリングの事情。あなはどこまで知ってますか? CRYPTO TIMES 仮想通貨とマネーロンダリングの関係はどうなっているの?」という疑問を持っている方は多いと思います。仮想通貨にはトラストレスに(誰も信用せずに)使える... =====================================================================

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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(5)

      2 − Logistic Regression2-ロジスティック回帰Logistic regression is another technique borrowed by machine learning from the field of statistics. It is the go-to method for binary classification problems (problems with two class values).ロジスティック回帰は、統計の分野から機械学習が借りた別の手法です。二値分類問題 (2 つのクラス値のある問題) のための頼りになる方法です。Logistic regression is like linear regression in that the goal is to find the values for the coefficients that weight each input variable. Unlike linear regression, the prediction for the output is transformed using a non-linear function called the logistic function.ロジスティック回帰は、そのゴールが各入力変数重み付けする係数の値を検索することである線形回帰のようなものです。線形回帰とは異なり出力の予測は、ロジスティック関数と呼ばれる非線形関数を使用して変換されます。The logistic function looks like a big S and will transform any value into the range 0 to 1. This is useful because we can apply a rule to the output of the logistic function to snap values to 0 and 1 (e.g. IF less than 0.5 then output 1) and predict a class value.ロジスティック関数は大きな S のように見え、0 ~ 1 の範囲に任意の値に変換します。これは、0 と 1 の値をスナップするロジスティック関数の出力に、ある規則を適用することができるので便利です (例えば 0.5 よりも小さく出力1の場合) クラス値を予測します。 =====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 07:16| 千葉 ☀| Comment(0) | 日記 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする