2019年12月29日

情報開発と利活用20191229


    • 今日の先端技術情報20191229

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      先端技術情報

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      AI

      中古スマホの買取査定をAIで自動化、エディオンが実施 ケータイ Watch 傷やへこみなどの本体の状態は、撮影された画像からAIが判定し、自動で査定が行われる。査定結果を確認後、買取を希望する場合は、買取品はそのまま回収... AIを活用したシステム障害回避の勘所 ビジネス+IT AIを活用したシステム障害回避の勘所. 2019年12月6日[金] 15:00 - 16:20. ビジネスにおけるデータ活用が進む中、その保管・管理・活用を支えるデータ基盤の... 位置情報データ活用プラットフォーム「LocationAIPlatform™」 日本初の新サービス提供開始 ベンチャータイムス ー以下、「 クロスロケーションズ株式会社 」のプレスリリースより. 位置情報データ活用クラウド型プラットフォーム「 LocationAIPlatform (ロケーションエーアイ...

      ブロックチェーン

      ブロックチェーン企業BUIDL、デジタル証券プラットフォームを提供するSecuritizeと包括資本提携PR TIMES (プレスリリース)株式交換による子会社化の背景 当社は2018年9月の創業以来ブロックチェーン技術の専門企業として、銀行、保険、不動産、商社、暗号資産取引所など様々な... ブロックチェーンはコモディティ市場のプライシングを変えるか 金融・投資情報メディア HEDGE GUIDE こうした中、近年注目が集まるブロックチェーンはすべての取引を安全かつ正確に補足するという特徴を持っていることから、コモディティの価格決定プロセスで... 中国、ブロックチェーン技術が急速に成熟化 「実験段階から実用的なユースケースに」=レポート【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) アジアに拠点を置くテック系ニュースのフォーキャストの研究部門、フォーキャスト・インサイトが、中国でのブロックチェーン技術の統合について、包括的な調査を...

      仮想通貨

      マイクロソフト連携の報道で50%急騰の仮想通貨エンジンコイン コインデスク・ジャパン マイクロソフト(Microsoft)とブロックチェーン・ゲーミング・スタートアップのエンジン(Enjin)との連携により、エンジンのネイティブトークンは2日間で約50%も... 仮想通貨取引所コインベースのVISAデビットカード、ステーブルコインDAIをサポート【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) 仮想通貨取引所コインベースが提供するVISAのデビットカードサービスが、新たにステーブルコインDAIのサポートを開始した。同サービスにおけるステーブル... 仮想通貨を活用したローンが堅調に拡大へ 金融・投資情報メディア HEDGE GUIDE 仮想通貨を活用した貸付を可能にするプラットフォームが徐々に浸透しつつあるという。信用貸しやスコアリングといった従来のプロセスとは異なり、仮想通貨を... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(12)

      7.Feature Engineering is the Key  機能工学が鍵At the end of the day, some machine learning projects succeed and some fail. What makes the difference? Easily the most important factor is the features used. If you have many independent features that each correlate well with the class, learning is easy. On the other hand, if the class is a very complex function of the features, you may not be able to learn it. Often, the raw data is not in a form that is amenable to learning, but you can construct features from it that are. This is typically where most of the effort in a machine learning project goes. It is often also one of the most interesting parts, where intuition, creativity and “black art” are as important as the technical stuff.一日の終わりには、いくつかのマシン学習プロジェクト成功し、いくつかは失敗します。何が違うのか。簡単に最も重要な要因は、使用される機能です。各クラスとも相関する、多くの独立した機能があるなら、学習が容易です。その一方で、もしクラスが、機能の非常に複雑な関数であるなら、それを学ぶことができなくなるかもしれない。しばしば、生データは学習に従う形式でないがそうである形式から機能を構築できます。これは典型的に機械学習プロジェクトの努力のほとんどが行くところです。しばしば、また、最も興味深い部分の一つです。そこでは直感、創造性、そして「黒魔術」は技術的なものと同じくらい重要です。First-timers are often surprised by how little time in a machine learning project is spent actually doing machine learning. But it makes sense if you consider how time-consuming it is to gather data, integrate it, clean it and pre-process it, and how much trial and error can go into feature design. Also, machine learning is not a one-shot process of building a dataset and running a learner, but rather an iterative process of running the learner, analyzing the results, modifying the data and/or the learner, and repeating.最初の時計記録係は実際に機械学習を行うのに機械学習プロジェクトでどんなに少しの時間しか費やさないことに驚きます。しかし、データを収集、統合、きれいにして、事前処理することが、どのように時間がかかるか、また、機能設計に行くのにどのくらいの試行錯誤がおこなわれるかを考慮するなら、それは理にかなっています。また、機械学習はデータセットの構築と学習者を走らせることの一発プロセスではなく、むしろ、結果の分析やデータ/学習者を変更し、繰り返しの対話的プロセスです。Learning is often the quickest part of this, but that’s because we’ve already mastered it pretty well! Feature engineering is more difficult because it’s domain-specific, while learners can be largely general-purpose. However, there is no sharp frontier between the two, and this is another reason the most useful learners are those that facilitate incorporating knowledge.学習は、この最も早い部分ですが、それは我々がすでにかなりよくそれをマスターしているからです! 機能工学は、それはドメイン固有であるので、より難しくなります。一方、学習者は主に汎用目的にすることが可能です。しかしながら、両者の間にはきっぱりとした境界がなく、これは最も有用な学習者が、知識を組み込むことを容易にする学習者である別の理由です。=====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 10:53| 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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