2020年01月20日

情報開発と利活用20200120



    • 今日の先端技術情報20200120

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      先端技術情報

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      仮想通貨

      【速報】仮想通貨は上値伸ばせずもみ合い ビットコイン(BTC)・リップル(XRP)・イーサリアム(ETH) 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) 【速報】仮想通貨は上値伸ばせずもみ合い ビットコイン(BTC)・リップル(XRP)・イーサリアム(ETH) ... 主要3通貨とも昨日の勢いが一服し、もみ合いとなった。 注目はドル覇権と中国CBDCの行方、クリプトの市場性研究に注力 マネックス仮想通貨研究所・大槻 ... コインデスク・ジャパン マネックスグループは、取引所のコインチェックだけでなく、仮想通貨・暗号資産やブロックチェーンに関する調査・研究に取り組むマネックスクリプトバンクを抱える... イスラエルの仮想通貨・ブロックチェーン関連企業、2019年に約32%増加【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) イスラエルのビットコイン協会によると、同国における仮想通貨・ブロックチェーン関連企業の数が2019年に約32%増加したという。現地金融系メディア「グローブ...

      IOT

      「キャッシュレス決済」導入きっかけに、家電量販で「DX」推進なるか エキサイトニュース オリンピックイヤーの20年は家電需要の盛り上がりが期待されるが、販売の現場でAIやIoTによるデジタルテクノロジーを駆使することなく、人手不足の解消や... シリコンラバーでスポーティさが増した光発電スマートウオッチ ニフティニュース 「CITIZEN Eco-Drive Riiiver」は、IoTプラットフォーム「Riiiver」を通じて、自分のライフスタイルや好みに合わせて、さまざまなデバイスやサービスとつながる... IoT実践のための「エンジニアの鍛え方」 Gihyo Jp IoTの2019年を振り返ると,IoT実践の拡がりを感じた1年となりました。IoT活用は,製造業や社会インフラ,物流・小売業,さらには地域社会や農業・畜産・漁業...

      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... 2020年1月6・13日号>AI×ツーリズム アルゴリズムが開く扉の向こうには トラベルジャーナル さまざまなシーンで存在感を高めるAI(人工知能)。20年代に入ってAIは活躍の場を一段と広げそうだ。一方で破壊的な技術革新には警鐘も鳴らされる。 =====================================================================

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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(14)

      10 − Boosting and AdaBoostブーステイングとアダブーストBoosting is an ensemble technique that attempts to create a strong classifier from a number of weak classifiers. This is done by building a model from the training data, then creating a second model that attempts to correct the errors from the first model. Models are added until the training set is predicted perfectly or a maximum number of models are added.ブーステイングは、たくさんの弱い識別子の数から強い識別子を作成しようとするアンサンブル技術です。これは、トレーニング データからモデルを構築し、最初のモデルからエラーを修正しようとする2 番目のモデルを作成して行われます。モデルは、トレーニング セットを完全に予測されるか、あるいはモデルの最大数が追加されるまで追加されます。AdaBoost was the first really successful boosting algorithm developed for binary classification. It is the best starting point for understanding boosting. Modern boosting methods build on AdaBoost, most notably stochastic gradient boosting machines.アダブースト は二値分類のために開発された最初の実際に成功したブースティングアルゴリズムでした。それは、ブーステイングの理解を高めるための最良の出発点です。現代のブースティング法は、AdaBoost、特に確率的勾配増強マシンを構築します。AdaBoostアダブーストAdaBoost is used with short decision trees. After the first tree is created, the performance of the tree on each training instance is used to weight how much attention the next tree that is created should pay attention to each training instance. Training data that is hard to predict is given more weight, whereas easy to predict instances are given less weight. Models are created sequentially one after the other, each updating the weights on the training instances that affect the learning performed by the next tree in the sequence. After all the trees are built, predictions are made for new data, and the performance of each tree is weighted by how accurate it was on training data.アダブーストは短い決定木で使用されます。最初のツリーを作成すると、トレーニングの各インスタンス上のツリーのパフォーマンスは、作成される次のツリーがトレーニングの各インスタンスにどのくらいの注意を払うべきか重み付けに使用されます。一方予測するのが難しいトレーニング データはより多くの重みを与えられるのに、インスタンスを予測しやすいものに対してより少ない重みが与えられます。モデルは次々と連続的に作られ、順次、次のツリーによって実行される学習に影響を与えるトレーニング インスタンスで重みの更新しています。すべてのツリーが構築されたら、新しいデータの予測を行い、そして各ツリーのパフォーマンスはどの程度正確かトレーニング データの重み付けをします。Because so much attention is put on correcting mistakes by the algorithm it is important that you have clean data with outliers removed.アルゴリズムによって間違いの修正に注目を置くため、外れ値を削除してきれいなデータを持つことが重要です。 =====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 10:35| 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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