2019年12月21日

情報開発と利活用20191221



    • 今日の先端技術情報20191221

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      先端技術情報

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      IOT

      静岡県IoT推進ラボ、29日オープン 中小企業の導入支援 日本経済新聞 静岡県は29日、あらゆるモノがネットにつながる「IoT」の製造現場への導入を支援する「静岡県IoT推進ラボ」を県工業技術研究所(静岡市)内に開く。県内を中心と... IoT等の電気通信工事事例公開! 産経ニュース ベイシス株式会社.IoT時代に求められる電気通信エンジニア像とは. ベイシス株式会社(本社:東京都品川区、代表取締役社長:吉村公孝、以下ベイシス)は、... 東芝、IoT関連で12種類のサービス開始 19年度中 日本経済新聞 東芝は28日に都内で開いた技術戦略説明会で、あらゆるモノがネットにつながる「IoT」に関連した12種類のサービスを2019年度中に始めると明らかにした。

      仮想通貨

      米国のブラックフライデーは仮想通貨で?−−アマゾン、スターバックス、マイクロソフトでも コインデスク・ジャパン 多くの仮想通貨取引所は、アメリカでの長い感謝祭の週末にかけて、料金や取引手数料を大幅に割り引く。さらに、バイナンスUS(Bainance US)のCEO、... インド、国家的ブロックチェーンフレームワークを計画−−仮想通貨には厳しい姿勢 コインデスク・ジャパン インド政府は、ブロックチェーンユースケースのより幅広い展開を支援するための国家的フレームワークの準備を行なっている。 インド電子情報技術省(Minister of... 中国の仮想通貨交換業者に早くも影響、最近の業界取り締まりで ブルームバーグ 中国当局は仮想通貨取引を巡る対策の一環として警告や通知を相次いで出しており、少なくとも5つの国内の仮想通貨交換業者が今月、営業を停止したか国内...

      ブロックチェーン

      英HSBC、2兆円の資産にブロックチェーンを活用へ コインデスク・ジャパン 英銀HSBCは2020年の初めに、ブロックチェーンに基づいたカストディプラットフォーム上で約200億ドル(約2兆1880億円)の資産を追跡する計画だ。2019年11... デジタル作品の流通管理をブロックチェーンで ペンタブのワコムとスタートバーン コインデスク・ジャパン ペンタブレット大手のワコムが、デジタルアート作品の真贋証明や流通管理、二次流通からの利益還元を実現する基盤をブロックチェーンを用いて構築することを... 中国のブロックチェーン関連企業は10万社に THE BRIDGE,Inc. / 株式会社THE BRIDGE (プレスリリース) (ブログ) 重視すべき理由:最近、習近平国家主席が国内でブロックチェーンの発展を加速させる重要性について言及したことを受けて、中国のブロックチェーン業界に対する... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(4)

      3.  Data Alone is Not Enoughデータだけでは不十分Generalization being the goal has another major consequence: data alone is not enough, no matter how much of it you have.目標となる汎化は、別の主要な結果を持ちます: どんなにそれの多くがあってもデータだけでは十分ではない、。This seems like rather depressing news. How then can we ever hope to learn anything? Luckily, the functions we want to learn in the real world are not drawn uniformly from the set of all mathematically possible functions! In fact, very general assumptions − like smoothness, similar examples having similar classes, limited dependencies, or limited complexity − are often enough to do very well, and this is a large part of why machine learning has been so successful. Like deduction, induction (what learners do) is a knowledge lever: it turns a small amount of input knowledge into a large amount of output knowledge. Induction is a vastly more powerful lever than deduction, requiring much less input knowledge to produce useful results, but it still needs more than zero input knowledge to work. And, as with any lever, the more we put in, the more we can get out.これはむしろ気のめいる知らせようです。我々は今まで何かを学ぶのにどのように望むことができますか?幸いにも、我々 は現実の世界で学びたい関数は均一にすべての数学的に可能な関数セットから描かれることはありません! 事実、- 滑らかさや、類似したクラスを持っている同様の例や、限られた依存関係、または限られた複雑さのような -非常に一般的な仮定はしばしば非常にうまくいくのに十分で、これが機械学習のとても成功している理由の大部分です。演繹法のように帰納法 (学習者が行うこと) は知識レバーです: それは少ない入力の知識量を大量出力知識に変えます。帰納法は有用な結果を作り出すためにずっと少ない入力の知識しか必要とせず、演繹法より、はるかに強力なレバーですが、それはまだ動作するためには1つ以上の入力知識を必要とします。そして、どんなレバーも使えるので、入力すればするほど、我々は出力を得ることができます。In retrospect, the need for knowledge in learning should not be surprising. Machine learning is not magic; it can’t get something from nothing. What it does is get more from less. Programming, like all engineering, is a lot of work: we have to build everything from scratch. Learning is a more like farming, which lets nature do most of the work. Farmers combine seeds with nutrients to grow crops. Learners combine knowledge with data to grow programs.振り返ってみると、学習における知識の必要性は驚くべきものではありません。機械学習はマジックではありません;それは無からは何も得ることはできません。それは何か少ないものからより多くを得ることです。すべての工学のようにプログラミングは、たいへんな仕事です: 我々 はゼロからすべてを構築する必要があります。学習はもっと農業のようで、それは、ほとんどの作業を自然にやらせるます。農家は、作物を栽培する栄養素と種子を組み合わせます。学習者は、プログラムを成長させるためにデータと知識を結合します。=====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 11:28| 千葉 ☔| Comment(0) | ブログ | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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