2019年12月23日

情報開発と利活用20191223



    • 今日の先端技術情報20191223

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      先端技術情報

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      AI

      真に人間のためのツールとして「AI」をリブートできるか?WIRED.jpこの1年間の取材を通して、AIが普及した社会はどう変わり、それがわたしたちの幸福感をどう変えるのかをさまざまな人に問うてきた。百人百説あるが、楽観的な... 【AI導入を成功させるチームに必要な6つの役割とは?】KPI設定やベンダー選定など、AI導入を成功に導く ... 時事通信 株式会社AVILEN(読み方:アヴィレン)は、AIプロジェクトを成功させるビジネス職・エンジニア職を育成する6つの研修プログラムの提供を開始しました。研修内容... 最新AIの「創造性の先」に求められる人材とは 東洋経済オンライン ここ数年、機械学習や深層学習の応用が進み、従来以上にAIの応用分野が広がった。と同時に、AIに対する認知も広がった。AIを活用するために必要な条件や...

      仮想通貨

      ドイツの銀行、2020年から仮想通貨の販売・カストディが可能に:報道 コインデスク・ジャパン これまで、銀行は仮想通貨資産に直接アクセスすることは禁止されていた。だが、第4次EUマネーロンダリング指令を施行する新法によって、状況は変わる可能性... ロシア中央銀行、仮想通貨禁止への支持を表明 コインデスク・ジャパン ロシアの中央銀行「ロシア銀行」は、仮想通貨決済を禁止する可能性を支持した。 ロシア銀行は国営メディア、RIAノーボスチ通信の質問に答える形で「民間の仮想... 仮想通貨取引所フォビ・ロシア、法定通貨ルーブルをサポート NEXTMONEY 仮想通貨取引所Huobi GlobalのロシアフランチャイズであるHuobi Russiaが、現地の法定通貨ルーブルの預かり入れとIEO(イニシャル・コイン・オファリング)の...

      ブロックチェーン

      ブロックチェーンとIoT、食品偽装対策コストを劇的に改善 「2024年までに4兆円以上削減可能」=レポート ... 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) 食品産業は、ブロックチェーン技術とIoT(モノのインターネット)とによるサプライチェーンの追跡を実現することで、「食品偽装(フード・フラウド)」に関するコスト... IBM、ドローンを使った盗難・破壊に対抗するブロックチェーン基盤システムの特許申請【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) IBMが、ブロックチェーン基盤の盗難防止システムの特許を申請した。IoT(モノのインターネット)ベースの高度センサーや指定物の高度データを記録可能な... 中国経済新聞に学ぶ〜ブロックチェーン、中国でどう応用されるのか(後) NET-IB NEWS 実際には、1年前の5月28日、習主席は、中国科学院第19回院士大会、中国工程院第14回院士大会の重要談話で、ブロックチェーン・人工知能、量子情報、... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(6)

      Cross-validation can help to combat overfitting, for example by using it to choose the best size of decision tree to learn. But it’s no panacea, since if we use it to make too many parameter choices it can itself start to overfit.クロス検証は学ぶべき意思決定ツリーの最高のサイズを選択するそれを使用してオーバーフィットと戦うために役立ちます。しかし、万能薬ではありません。なぜなら、我々が多くのパラメーター選択肢をつくるためにそれを使用する場合は、それ自身が過剰適応する可能性があります。Besides cross-validation, there are many methods to combat overfitting. The most popular one is adding a regularization term to the evaluation function. This can, for example, penalize classifiers with more structure, thereby favoring smaller ones with less room to overfit. Another option is to perform a statistical significance test like chi-square before adding new structure, to decide whether the distribution of the class really is different with and without this structure. These techniques are particularly useful when data is very scarce. Nevertheless, you should be skeptical of claims that a particular technique “solves” the overfitting problem. It’s easy to avoid overfitting (variance) by falling into the opposite error of underfitting (bias). Simultaneously avoiding both requires learning a perfect classifier, and short of knowing it in advance there is no single technique that will always do best (no free lunch).クロス検証のほかにオーバーフィットと戦うための多くの方法があります。最も人気の一つは、評価関数に規制条件を追加することです。これは、たとえばより多くの構造を持つ分類子を罰することができます。それによって、オーバーフィットする余地より小さなものを好みます。別の選択肢は、クラスの分布が本当にこの構造とは異なるかどうかを決定するための新しい構造を追加する前にカイ二乗のような統計的有意性テストを行うことです。これらの技術は、データが非常に不足している場合に特に役立ちます。それにもかかわらず、特定の技術がオーバーフィット問題を「解決する」主張に懐疑的であるべきです。アンダーフィットの反対の過ち(バイアス)に落ちることによって、オーバーフィット(相違)を避けることは簡単です。同時に両方を避けることは完璧な分類子を学ぶ必要があります。そして、前もってその知識不足で常にベストを尽くす手法は一つもありません。(無料の昼食はない)

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 10:25| 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
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