2020年01月16日

情報開発と利活用20200116



    • 今日の先端技術情報20200116

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      先端技術情報

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      IOT

      Wi-Fiなしで点灯を通知!IoT電球と人感センサーのコンビで防犯対策を! &GP 夜道を歩いていると、急に駐車場のライトが点灯してビックリなんてことありますよね。これはいわゆる人感センサーで何かを感知→自動点灯という仕組みで、... 【AWSIoT事例】「ビジネスを変革するIoT」の作り方 ビジネス+IT モノのインターネット(IoT)はあらゆる分野で成長を続けており、スマートスピーカーをはじめ、デバイスの種類は多様化しその数も膨れ上がっている。企業はこれら... 家庭用IoTデバイスを簡単かつ迅速、安全に構築するためには何が必要? ビジネス+IT IoTはあらゆる業界に影響を与えており、日常生活においても、コーヒーポットや照明スイッチなど、生活の質を向上させるコネクテッドホームデバイスに対する需要...

      ブロックチェーン

      ブロックチェーンは大きな課題に直面、だがチャンスは計り知れないコインデスク・ジャパンドン・タプスコット(Don Tapscott)氏は、息子のアレックス・タプスコット(Alex Tapscott)氏との共著書『ブロックチェーン・レボリューション』など、10冊以上の著者で... 【仮想通貨クイズ・上級編】初めてビットコインと交換されたピザのブランドは?ほか コインデスク・ジャパン スケーラビリティ問題を解決するため、元となるブロックチェーンとは別の場所で、トランザクションを処理する技術の総称は? (1) ファースト・レイヤー技術 創造と破壊の波を起こした10年、新たな金融・経済が生まれる2020年 CoinDesk Japanが伝えること コインデスク・ジャパン 2019年、フェイスブックが主導するデジタル通貨「リブラ(Libra)」構想が明らかになると、中国はデジタル人民元の導入とブロックチェーンの開発にアクセルを...

      AI

      グーグル最新AI、読解力も人間超え 驚異の学習法 日本経済新聞 画像認識や音声認識などに続き、文章読解の分野でも人工知能(AI)が人間の平均レベルを超え始めた。米グーグルの新AI技術「BERT(バート)」が壁を突き破っ... AIエージェント搭載のEV、トヨタ『LQ』…CES 2020に出展へ レスポンス YUIは、AI(人工知能)エージェントだ。乗員の表情や動作から感情や眠気などの状態を推定し、会話を中心としたコミュニケーションに加えて、覚醒&リラックス... AI自動運転タクシー、「2020年目標」はGM・Tesla・Uber・ZMP 気になるトヨタの動向 自動運転ラボ 2020年の幕が開けた。各自動車メーカーのトップや幹部の発言などを分析すると、今年新たにAI自動運転タクシーの実用化を目指しているのは、少なくとも... =====================================================================

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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(10)

      6 − K-Nearest NeighborsK-最近傍The KNN algorithm is very simple and very effective. The model representation for KNN is the entire training dataset. Simple right?KNN アルゴリズムは非常に単純で非常に効果的です。KNN のモデル表現は、全体のトレーニング データセットです。まさしく単純ですね?Predictions are made for a new data point by searching through the entire training set for the K most similar instances (the neighbors) and summarizing the output variable for those K instances. For regression problems, this might be the mean output variable, for classification problems this might be the mode (or most common) class value.予測は、全体 K の最も類似したインスタンス (近所の人) の訓練セットを通しての捜索によったり、それらの K インスタンスの出力変数を要約したりして新しいデータ ポイントのために作成されます。回帰の問題にとってこれは平均出力変数かもしれないが、クラス分類問題にとって、これはモード (または最も一般的な)クラスの値かもしれない。The trick is in how to determine the similarity between the data instances. The simplest technique if your attributes are all of the same scale (all in inches for example) is to use the Euclidean distance, a number you can calculate directly based on the differences between each input variable.トリックは、データ インスタンス間の類似性を決定するための方法にあります。あなたの属性がすべての同じ尺度 (たとえばすべてインチで)の場合、最も簡単な方法は、ユークリッド距離、各入力変数の違いに基づいて直接計算することができる数字を使用することです。K-Nearest NeighborsK-最近傍KNN require a lot of memory or space to store all of the data, but only performs a calculation (or learn) when a prediction is needed, just in time. You can also update and curate your training instances over time to keep predictions accurate.KNNは多くのメモリまたはすべてのデータを格納する領域のを必要とする可能性がありますが、予測が必要な場合、ちょうどよいときに計算を実行する (学ぶ)だけです。また、あなたは更新したり、正確な予測を維持するため時間をかけてトレーニング インスタンスを必要な情報をたくさんの情報源から収集、整理、ようやく、公開することができます。The idea of distance or closeness can break down in very high dimensions (lots of input variables) which can negatively affect the performance of the algorithm on your problem. This is called the curse of dimensionality. It suggests you only use those input variables that are most relevant to predicting the output variable.距離または近さのアイデアはあなたの問題のアルゴリズムのパフォーマンスに悪影響する可能性のある非常に高次元 (入力変数の多く) で分解できます。これは、次元の呪いと呼ばれます。それは出力変数の予測に最も関連するこれらの入力変数をあなたが使用するだけであることを示唆しています。

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 10:11| 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