2020年01月18日

情報開発と利活用20200118



    • 今日の先端技術情報20200118

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      先端技術情報

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      仮想通貨

      【海外編】2019年の仮想通貨・ブロックチェーン関連ニュース振り返り【暗号資産】コインデスク・ジャパン2019年、仮想通貨・暗号資産関連で最も話題になった国際ニュースはFacebookが掲げた「Libra」計画だろう。法定通貨にとっての脅威になるとして、各国の政府... 【速報】仮想通貨は期待感を打ち破り下落 ビットコイン(BTC)・リップル(XRP)・イーサリアム(ETH) 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) 3日の仮想通貨市場は各通貨とも下落することとなった。 昨日の5時台ではそのまま上昇する期待もあったが、1日で様変わりしてしまった。 では、それぞれの通貨... 法定通貨と仮想通貨を扱う新銀行、世界で続々 英国でも 株式会社CoinPost 今月中にもイギリスでも新しく規制に準拠した仮想通貨銀行が誕生するようだ。 11月に設立から4年余りで100万口座を獲得したチャレンジャーバンク、Starling...

      ブロックチェーン

      【海外編】2019年の仮想通貨・ブロックチェーン関連ニュース振り返り【暗号資産】 コインデスク・ジャパン ブロックチェーンの普及を目的としたベンチャー・キャピタル(VC)として、「ルーフ・オブ・キャピタル(Proof of Capital)」が設立されたことが発表された。資金規模... ブロックチェーン業界5つの注目テーマとDappsゲーム3つの課題 gumi國光宏尚会長 コインデスク・ジャパン ゲームやVR領域の投資、開発で知られるgumiの創業者で会長の國光宏尚氏は、クリプト・ブロックチェーンに限らず経済メディアやイベントでの発言・発信も多い... 宝くじの仕組みでマイクロペイメントを実現! 新ブロックチェーン技術「Randpay」 Techable 暗号資産およびブロックチェーンに実現してほしいことのひとつに、1円以下の少額支払いがある。マイクロペイメントの仕組みが確立すれば、設置したセンサーから...

      AI

      乳がん識別、専門家上回る グーグルのAI画像検診 産経ニュース 米グーグルは乳がん検診で使われるマンモグラフィー(乳房エックス線撮影)の画像で、人工知能(AI)のシステムが、専門家より高い精度で乳がんを識別できたと... AIが、仕事どころか「人の選択肢」まで奪ってしまう可能性 現代ビジネス だが二〇五〇年には、ロボットに仕事を奪われたレジ係や繊維労働者が、癌研究者やドローン操縦士や、人間とAIの銀行業務チームのメンバーとして働き始める... 医療ビッグデータをAIで解析 治療などに活用本格化 NHK NEWS WEB 電子カルテに記録された患者の情報など、大量の医療データを集約し、人工知能=AIを活用するなどして病気の治療などに役立てる国の取り組みがことし本格的... =====================================================================

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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(12)

      8 − Support Vector Machinesサポート ベクトル マシンSupport Vector Machines are perhaps one of the most popular and talked about machine learning algorithms.サポート ベクトル マシンは、おそらく最も人気のあり、機械学習アルゴリズムについて語られたものの 1 つです。A hyperplane is a line that splits the input variable space. In SVM, a hyperplane is selected to best separate the points in the input variable space by their class, either class 0 or class 1. In two-dimensions, you can visualize this as a line and let’s assume that all of our input points can be completely separated by this line. The SVM learning algorithm finds the coefficients that results in the best separation of the classes by the hyperplane.超平面は、入力変数空間を分割するラインです。SVMで、超平面は、クラス 0 またはクラス 1どちらかのそれらのクラスで入力変数空間にポイントを最善に区切るために選択されます。2 次元で、これを線として可視化し、すべての私たちの入力ポイントをこの線で完全に分離できると仮定してみよう。SVM の学習アルゴリズムは、超平面によって クラスの最高の分離の結果となる係数を見つけます。Support VectorMachineサポート ベクトル マシンThe distance between the hyperplane and the closest data points is referred to as the margin. The best or optimal hyperplane that can separate the two classes is the line that has the largest margin. Only these points are relevant in defining the hyperplane and in the construction of the classifier. These points are called the support vectors. They support or define the hyperplane. In practice, an optimization algorithm is used to find the values for the coefficients that maximizes the margin.超平面と最も近いデータ ポイント間の距離は、"マージン"と呼ばれます。または最適な超平面の 2 つのクラスに分けることができる、最大のマージンを持つ線です。これらの点だけは超平面を定義して、分類子の構築に関連しています。これらのポイントは、サポート ベクトルと呼ばれます。それらは超平面をサポートか定義をします。実際には、最適化アルゴリズムを使用して、マージンを最大化する係数のための値を検索します。SVM might be one of the most powerful out-of-the-box classifiers and worth trying on your dataset.SVM は、最も強力なすぐ使える分類子の1 つで、データセットを試着する価値があるかもしれない。 =====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 10:57| 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