2020年01月19日

情報開発と利活用20200119



    • 今日の先端技術情報20200119

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      先端技術情報

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      仮想通貨

      2020年は仮想通貨取引所の「廃業もありうる」 JCBA廣末紀之会長 コインデスク・ジャパン 2020年には仮想通貨交換業にとって“苦しい”内容の改正金商法が施行される。仮想通貨ビジネス協会(JCBA)会長の廣末紀之氏(仮想通貨交換業ビットバンク... 【特集】【仮想通貨2020】再びのビットコインバブルはあるのか? <新春特別企画> 株探ニュース マネックス、GMO、DMMなどに加え、楽天、ヤフーグループといった投資家層以外にも知名度が高い企業の参入もあり、これまで仮想通貨に興味を持たなかった... 避難通貨として機能か仮想通貨ビットコイン、イランで急騰 米国との関係悪化受け【ニュース】 コインテレグラフ・ジャパン(ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース) イランと米国の緊張が高まる中、イランのビットコイン取引価格が約10億イラン・リアル(約3万ドル)を突破した。 P2P(ピアツーピア、個人間)のビットコイン取引...

      ブロックチェーン

      「ブロックチェーン基盤の金融はインターネットと同じ轍(てつ)は踏まない」増島弁護士・LayerX福島氏対談 ... コインデスク・ジャパン 森・濱田松本法律事務所の増島雅和弁護士と、LayerX代表取締役CEOの福島良典氏による特別対談の後編。増島雅和弁護士がブロックチェーンを基盤とした... JPモルガン出身のハイブリッドブロックチェーンKadenaが1月15日にメインネットローンチ予定 CRYPTO TIMES Kadenaはハイブリッドブロックチェーンとなっており、パブリックとプライベートの中間であり、パブリックにアクセスし、プライベートデータは指定したユーザーのみに... ブロックチェーンは変化の触媒 たとえ数千のプロジェクトが失敗しても Yahoo!ニュース 期待は薄れたが、仮想通貨やブロックチェーン技術はまだ期待が誇張されているのだろうか? 多くのミニマリストはそう主張するだろう。仮想通貨についてしばしば...

      AI

      2019年に取り上げた「AI技術」6選 Yahoo!ニュース AIは医療分野でも大きく活用が進んでいます。AIの特徴のひとつに、大量のデータを分析しそれをもとに、人間では判断できないような早期段階で病気を発見... 2020年AI先読み通信簿(3)9週間で57億年分 驚異の演算力 日本経済新聞 バカなことをやっているな」。NECの研究者の岩崎悠真氏は2018年、新素材の探索でAIが提案した元素の組み合わせにこう感じた。合金材料の磁力は鉄と... AIがマンモグラムでの乳がん検出確度で人間の医師を上回ったGoogle論文 ITmedia 米Googleのヘルスケア部門GoogleHealthは1月1日(現地時間)、AIによる乳がん診断に関する論文をNatureで発表した。6人の放射線科医と比較した研究... =====================================================================

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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(13)

      9 − Bagging and Random Forest袋詰めとランダム フォレストRandom Forest is one of the most popular and most powerful machine learning algorithms. It is a type of ensemble machine learning algorithm called Bootstrap Aggregation or bagging.ランダムフォレストは最も普及した、最も強力な機械学習アルゴリズムの一つです。ブートス トラップ集合つまり袋詰めと呼ばれるアンサンブル機械学習アルゴリズムの一種です。The bootstrap is a powerful statistical method for estimating a quantity from a data sample. Such as a mean. You take lots of samples of your data, calculate the mean, then average all of your mean values to give you a better estimation of the true mean value.ブートストラップは、データ サンプルから量を推定するための強力な手法です。平均などです。データのサンプルをたくさん取り、その平均を計算し、それから真の平均値のより良い推定を与えるため、あなたの平均値をすべての平均をとります。In bagging, the same approach is used, but instead for estimating entire statistical models, most commonly decision trees. Multiple samples of your training data are taken then models are constructed for each data sample. When you need to make a prediction for new data, each model makes a prediction and the predictions are averaged to give a better estimate of the true output value.袋詰めで、同じアプローチを使用するが全体の統計モデルを推定する代わりに決定の木が最も一般的。トレーニング データの複数サンプルを採取し、各データ サンプルのためのモデルを構築します。新しいデータの予測を作成する必要がある場合は、各モデルが、予測し、真の出力値のより良い推定値を与えため、その予測は平均化されます。Random Forestランダム フォレストRandom forest is a tweak on this approach where decision trees are created so that rather than selecting optimal split points, suboptimal splits are made by introducing randomness.ランダム フォレストは、このアプローチの微調整で、そこでは決定木は最適な分割ポイントを選択するのではなく、準最適分割がランダム性を導入することによって作られています。The models created for each sample of the data are therefore more different than they otherwise would be, but still accurate in their unique and different ways. Combining their predictions results in a better estimate of the true underlying output value.データの各サンプル用に作成されたモデルは、したがってそれらは、さもなければ、そうであるだろうよりも違うが、それでもまだ彼らの独特な別の方法で正確だろう。予測を組み合わせること真の基になる出力値のより良い推定結果となります。If you get good results with an algorithm with high variance (like decision trees), you can often get better results by bagging that algorithm.(決定木) のような高分散アルゴリズムで良好な結果を取得する場合そのアルゴリズムを袋詰めすることでしばしばより良い結果を得ることができます。 =====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 11:00| 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