2020年01月13日

情報開発と利活用20200113



    • 今日の先端技術情報20200113

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      先端技術情報

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      AI

      AIが顔、絵師が身体の作画を担当する全身イラスト制作サービス「彩ちゃん+」とは? TechCrunch Japan ラディウス・ファイブは12月25日、AIの特性と絵師の特性を生かしたハイブリッド全身イラスト制作サービス「彩ちゃん+」(さいちゃんぷらす)の提供を開始した。 トイレに入った“ねこ”の健康状態自動判定AIを開発、ハチたまが2億円超の資金調達 Ledge.ai 今回の増資による資金使途は、先述のとおりtolettaの健康データを活用したAIによるねこの健康状態自動判定アルゴリズムの開発、また、獣医師との連携... 超高速オンデマンド生産サービス「Choosy」、AI活用でSNS上の”ほしい”に応える ZOZOTechnologies (ブログ) Choosyの特徴は、AIを活用してインフルエンサーのファッショントレンドを分析。そこからデザインされた商品を、短期間の受注販売で迅速に生産、安価で提供する... ブロックチェーン CoinDeskが選ぶ、ブロックチェーン/仮想通貨で最も影響力のある人物:2019年版 コインデスク・ジャパン ブロックチェーン/仮想通貨業界のニュースを伝えることの素晴らしさの1つは、大胆でクレイジーなチャレンジを行っている、魅力的で頭のいい人たちが無限に... トライバルメディアハウス、ブロックチェーン技術をもつALISと協業 サービスの社会実装を推進へ MarkeZine ALISはソーシャルメディア「ALIS」の運営や企業向けブロックチェーン開発支援を行う企業。両社はブロックチェーン技術を活用した仮想通貨やトークン機能により、... JCB、Keychainと戦略的パートナーシップ締結--決済でのブロックチェーン活用を検討 CNET Japan ジェーシービー(JCB)は12月23日、Keychainと決済領域におけるブロックチェーンの活用について検討を開始したと発表した。 Keychainは、さまざまな業種の... IOT オートバックスセブンのIoT戦略「今後は単に利益だけを追求するビジネスは難しい」 business network.jp カー用品でおなじみのオートバックスセブンがIoT事業を展開している。「安心・安全」を軸に、IoTプラットフォーム拡大と社会課題の解決に注力。IoT分野に進出した... 農業IoTの「スマホのような存在」を目指す 産経ニュース 近年、農業IoTは圃場(ほじょう:畑や菜園、田畑)の見える化により農法や作業のにおける効率向上化や改善をもたらす先進的スマート農業技術として注目を集め... 日本初! PacPort、IoT宅配ボックスシェアリングサービスの実証実験 Techable 同実験では、PacPortのIoT宅配ボックスのミドルタイプ6台と大型荷物にも対応可能なラージタイプ2台を設置。搭載しているIoTスマートロックは、荷物の追跡番号... =====================================================================

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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(7)

      3 − Linear Discriminant Analysis3-線形判別分析Logistic Regression is a classification algorithm traditionally limited to only two-class classification problems. If you have more than two classes then the Linear Discriminant Analysis algorithm is the preferred linear classification technique.ロジスティック回帰は、伝統的に2つの クラスの分類問題に限定される分類アルゴリズムです。2 つ以上のクラスがあれば、線形判別分析アルゴリズムが、望ましい線形分類手法となります。The representation of LDA is pretty straight forward. It consists of statistical properties of your data, calculated for each class. For a single input variable this includes:LDA の表現はかなり直截的です。各クラスのために計算された、あなたのデータの統計プロパティで構成されます。単一の入力変数のためにこれは下記が含まれます。The mean value for each class.各クラスの平均値The variance calculated across all classes.差異がすべてのクラスにわたり推定します。Linear Discriminant Analysis線形判別分析Predictions are made by calculating a discriminate value for each class and making a prediction for the class with the largest value. The technique assumes that the data has a Gaussian distribution (bell curve), so it is a good idea to remove outliers from your data before hand. It’s a simple and powerful method for classification predictive modeling problems.予測は、各クラスの判別値を計算し、最大値を持つクラスのために予測することによって行われます。その技術はデータがガウス分布 (釣鐘型曲線) であることを想定しています。それで手前のあなたのデータから外れ値を削除するのがお勧めです。それは分類予測モデリング問題のためのシンプルで強力な方法です。 =====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 11:01| 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