2020年01月01日

情報開発と利活用20200101



    • 今日の先端技術情報20200101

      /////////////////////////////////////////////////////////////////////先端技術情報/////////////////////////////////////////////////////////////////////ブロックチェーン ブロックチェーンベースのIPO「ETO」に成功した「Neufund」が変える資金調達の未来 THE BRIDGE,Inc. / 株式会社THE BRIDGE (プレスリリース) (ブログ) ニュースサマリー:12月5日、ブロックチェーンベースのIPOプラットホームを運営する「Neufund」は、第一回目の上場案件である電動モビリティ企業「Greyp」の... 仮想通貨ブロックチェーンニュース まとめ読み-2019/12/9 FINTIDE 中国の2大決済アプリやブロックチェーンバブルの記事などに注目集まる 〜[2019年11月 月間人気記事トップ10]【記事アクセスランキング】 – 仮想通貨 Watch. 国際貿易における「ブロックチェーンプラットフォーム」の現状と課題 ビジネス+IT フィンテックサービスはB2C分野では顕著に進展を続けており、ブロックチェーン技術を用いた実装アプリケーションも多数登場している。一方、B2B分野、さらには... AI 「AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版」を策定しました 経済産業省 (プレスリリース) 経済産業省は、2018年6月に策定した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を、法令改正に従ってアップデートし、「1.1版」として公表します。 ブリッジ、IBM Watsonを活用したインサイドセールス支援のAIツール「SAIN」の本格販売開始 SalesZine(セールスジン) ブリッジインターナショナルは、日本IBMの協力を得てAIテクノロジーを取り入れたインサイドセールスの業務を支援する「SAIN」(SalesAINavigator)のコールナビ... AIとIoTを併用する企業は期待以上の価値を獲得--“AIoT”の目的は増収 ZDNet Japan SAS Instituteは12月3日、世界のビジネスリーダー(450人が回答)を対象にIoT/AI(人工知能)の利用実態を調査した結果を発表した。IDCのリサーチ/分析部門... 仮想通貨 米仮想通貨VC、新たな生命線を求めてアジアに目を向ける コインデスク・ジャパン アメリカの仮想通貨市場が比較的落ち着いている中、投資家は新たな生命線を求めてアジアに目を向けている。 その好例はマルチコイン・キャピタル(Multicoin... 独仏から仮想通貨にポジティブなニュース FXcoin 株式会社 先週の大ニュースと言えば世界最大のサウジアラビアの国営石油会社アラムコがIPOを開始したことではないでしょうか。完全に国営だったアラムコの株式の5%... 中国Bitmain、仮想通貨マイニングマシンのリース事業を開始 仮想通貨 Watch 仮想通貨マイニング(採掘)世界最大手のビットメイン(Bitmain)は12月7日、中国・成都市でユーザーミーティングを開き、マイニングマシンのリースプランを発表... =====================================================================人気ブログランキングへ =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(15)

      Learners can be divided into 2 major types: those whose representation has a fixed size, like linear classifiers, and those whose representation can grow with the data, like decision trees. Fixed-size learners can only take advantage of so much data. Variable-size learners can in principle learn any function given sufficient data, but in practice they may not, because of limitations of the algorithm or computational cost.学習者は、2 つの主要なタイプに分けることができます:その表現が線形識別子のような固定サイズのものとその表現が、デシジョン ツリーのようにデータと共に成長できるようなものです。固定サイズの学習者では、たくさんのデータを利用することのみ可能です。可変サイズの学習者は原則的に、十分なデータを与えられた任意の関数を学ぶことができますが、実際にそれらは、アルゴリズムや計算コストの制限のため、そうでないかもしれない。Also, because of the curse of dimensionality, no existing amount of data may be enough. For these reasons, clever algorithms − those that make the most of the data and computing resources available − often pay off in the end, provided you’re willing to put in the effort. There is no sharp frontier between designing learners and learning classifiers; rather, any given piece of knowledge could be encoded in the learner or learned from data. So machine learning projects often wind up having a significant component of learner design, and practitioners need to have some expertise in it.また、次元の呪いのため既存データ量は、十分でないかもしれない。これらの理由で、巧妙なアルゴリズムは、それらはデータとコンピューティング リソースのほとんどを利用可能にするが、あなたが喜んで努力するという条件で、しばしば最終的にうまくいきます。学習の設計と分類子の学習の間にははっきりした境界がありません。むしろ、どんな知識の与えられた部分は、学習者にエンコードされるかもしれない、またはデータから学ばれるかもしれない。機械学習プロジェクトはしばしば学習者のデザインの重要なコンポーネントを持つ羽目になり、専門家がそれのいくつかの専門知識を持っている必要があります。=====================================================================人気ブログランキング=====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 10:13| 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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