2020年04月23日

情報開発と利活用20200423


    • 貴組織のための正しいSOCモデルの選択(1)

      Selecting the Right SOC Model for Your Organization貴組織のための正しいSOCモデルの選択Published18 September 2018- ID G003638212018年9月18日出版 ID G00363821An SOC provides centralized and consolidated cybersecurity incident prevention, security event monitoring, detection and response capabilities, and supports other business unit requirements. This research helps security and risk management leaders identify the best SOC model for their organization.SOCは中央集権で、強固なサイバーセキュリティー事故予防、セキュリティー出来事監視、探知と応答能力、そして他の事業ユニットの必要条件を提供します。 この研究は保安性と危機管理のリーダーが彼らの組織のために最良のSOC モデルを識別するのを助けます。Overview概要Key Findings重要な所見 SOCs are adopted by organizations to provide various security operations functions, with threat monitoring, detection and response forming the core of most SOCs. SOCは、脅威監視、探知と反応がたいていのSOCのコアを形成する、さまざまなセキュリティーオペレーション機能を提供する組織によって採用されます。 Building, implementing, running and sustaining a 24/7 SOC is cost-prohibitive for most organizations. 1日24時間・週7日SOC構築、実装、運用、そして維持することはたいていの組織にとってコスト的に禁止事項です。 Larger organizations with complex use cases and very widespread security operations are integrating traditional security operations with more comprehensive functions. 複雑な使用事例と非常に広範囲にわたるセキュリティーオペレーションを持つ、より大きい組織は、伝統的なセキュリティーオペレーションをいっそう包括的機能で統合しています。 SOCs will fail in their mission if their deliverables are not tightly coupled to business use cases, risks and outcomes. もし彼らの成果物がビジネス使用事例や危機や結果に密結合でないなら、SOCが彼らの使命で失敗するでしょう。 A hybrid SOC working with external providers is a credible option that is increasingly being adopted by many organizations − specifically midsize enterprises. 外部のプロバイダと共に働いているハイブリッドSOCはますます多くの組織 −特に中規模の企業によって採用されている信用できるオプションです。=====================================================================

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    • 先端技術情報20200423

      薬局では、売り切れていたが、ドン・キホーテでは30枚箱入りが一人一箱で販売していた。それでも近所で見つからない人はネットで購入するしかないのかな。それなのに、中国に医療用防護服やマスクを寄付する政治家は何を考えているのか理解に苦しむ。なんで習近平などに遠慮して中国全土からの春節に来日する観光客を台湾のように拒否をしなかったのか、わずかなインバウンド観光による利益重視、人命無視、経済優先の薄汚い魂胆が見えるような気がする。

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      先端技術情報

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      仮想通貨

      コロナ・ショックでビットコインが急落 イタリアは仮想通貨で「寄付」を受け付け、今後の展開は? J-CASTニュース 2020年2月末から新型コロナウイルスが猛威をふるっており、世界中の金融市場に波及しています。その影響は仮想通貨にも及び、ビットコイン(BTC)は100万円... 世界4大会計事務所PwC「2019年仮想通貨業界はM&A縮小傾向も、成熟化進む」 株式会社CoinPost 世界4大会計事務所の一つ、プライスウォーターハウスクーパース(PwC)は仮想通貨業界のM&A、資金調達に関する動向を調査したレポートを公開した。2018... 金融庁が仮想通貨に関するパブリックコメントと回答を公開 iFOREX なお今回の改正法で特に議論が多かったのは、仮想通貨の証拠金取引におけるレバレッジ上限を2倍としているところだ。これまでは業界の自主規制として、...

      ブロックチェーン

      ブロックチェーンロック社、エストニア国家のインフラ技術であるPlanetCrossと連携し、カーシェア事業 ... PR TIMES (プレスリリース) ブロックチェーンロック株式会社(本社:東京都千代田区 代表取締役:岡本 健)は、「KEYVOX」サービスを、Planetway Corporation(本社:米国カリフォルニア州... BMWがブロックチェーンを用いたサプライチェーン管理を実装予定 CRYPTO TIMES 同社は2019年よりPartChainと題したプロジェクトを開始しており、2020年中にブロックチェーンとクラウドシステムを利用してサプライチェーンの透明性の確保を... ブロックチェーンはESG投資に必要不可欠なインフラになる 環境ビジネスオンライン ではこうしたサプライチェーン単位の開示が求められる時代に必要なツールとは何でしょうか。今回、一つの有力な答えが、企業に必須のインフラとなり得る「ブロック...

      IOT

      AIとブロックチェーンは強い補完関係にある:宮口あや×石井敦 対談(後編) WIRED.jp 後編である本稿では、AIがあらゆるものに搭載される時代における、ブロックチェーンの強みを、ふたりが語る。 PHOTOGRAPHS BY SHINTARO YOSHIMATSU AIがAI構築をより容易に--自律的なデータ管理のこれから ZDNet Japan AIの飛躍的な進化によって、ITプロフェッショナルや、データの専門家に大きなメリットがもたらされる。筆者は最近、優れた業界ウォッチャーらと話をし、そうした可能... AIの今、その先の変革(4) 自動運転、米社先行の理由 日本経済新聞 人工知能(AI)研究の世界の動向を見ると、日本では固有の課題への活用を見据えた研究が精力的に進められている一方で、AI業界をけん引する国々では、社会... ====================================================================

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    • 今日の花

      この投稿をInstagramで見る Sunmi Tongan(@tongansunmi)がシェアした投稿 - 2020年Apr月22日pm5時25分PDT

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2020年02月12日

情報開発と利活用20200212



    • 今日の先端技術情報20200212

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      先端技術情報

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      AI

      アップルが220億円を注ぐAI企業の「エッジ処理」の強み Forbes JAPAN アップルが2億ドル(約220億円)を投じ、シアトルに本拠を置くAI(人工知能)企業「Xnor.ai」を買収したと報じられた。Xnor.aiのAIテクノロジーは、クラウドではなく... AI人形に恋する人の目を覚まさせてくれるIBMの特許 Yahoo!ニュース AIテクノロジーの進化により、あたかも生きているような会話や動作を行なえる人形が増えていくでしょう。それ自体は楽しいことですが、あまりにものめり込み... GoogleピチャイCEO、AIに関する規制の重要性を主張。「国際的な枠組みが必要」 Engadget 日本版 Googleのスンダー・ピチャイCEOが、人工知能(AI)を野放し状態で自由に開発することは危険性をともなうとして、この分野はより強力な規制を駆けるべきだ...

      IOT

      「システムフォレストIoTスターターパッケージ」サービス提供開始IoT NEWS株式会社システムフォレストは、「システムフォレストIoTスターターパッケージ」のサービス提供を開始した。 同サービスは、IoTの導入方法がわからない人や、... IoTリハビリ支援サービスMoffが総額7.6億円を調達 THE BRIDGE,Inc. / 株式会社THE BRIDGE (プレスリリース) (ブログ) IoTリハビリ支援サービスを展開するMoffは1月14日、スパークス ・グループが運営する「未来創生2号ファンド」を引受先とする第三者割当増資を発表した。2018... IoTとAIで工場インフラ設備の故障予兆を検出 日経テクノロジーオンライン NECファシリティーズ(本社東京)は、、IoT(Internet of Things)やAI(人工知能)を活用して工場のインフラ設備の故障予兆を検出するシステムを開発。ルネサス...

      仮想通貨

      スタバの仮想通貨導入、その市場インパクトは? 株式会社CoinPost 大手コーヒーチェーン店「スターバックス」の仮想通貨導入は、日本で語られるより、大きなマーケットインパクトがある可能性が浮上した。 韓国有識者は仮想通貨... 仮想通貨懐疑派のシフ氏、保有ビットコインへのアクセス失う ブルームバーグ 仮想通貨懐疑論者のピーター・シフ氏は、デジタルウォレットがパスワードを受け付けなくなり保有するビットコインにアクセスできなくなったと明らかにした。 英歳入関税庁、仮想通貨のサイバー犯罪特定へ ビットコインなど7銘柄対応のツール導入を計画 株式会社CoinPost 英国歳入関税庁(HMRC)が、仮想通貨取引におけるサイバー犯罪を特定するため、ブロックチェーン分析ツールの導入を計画していることが分かった。 =====================================================================

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    • 企業が実際問題として、どのように人工知能を使うかの10の最善事例(10)

      9. MicrosoftマイクロソフトArtificial intelligence is a term that appears on Microsoft's vision statement, which illustrates the company’s focus on having smart machines central to everything they do. They are incorporating intelligent capabilities to all its products and services, including Cortana, Skype, Bing, and Office 365, and are one of the world's biggest AI as a Service (AIaaS) vendors.人工知能はマイクロソフトのビジョン声明に現われる用語で、彼らが行うすべてに重要なスマートマシン中心を持つことに会社がフォーカスすることを例証するものです。 彼らは、Cortana、Skype、Bingとオフィス365を含めて、そのすべての製品およびサービスに知的能力を組み入れており、そしてベンダーサービス(AIaaS)としての世界の最大のAIの一つとなっています。 =====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 08:22| 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

2020年01月26日

情報開発と利活用20200126


    • 今日の先端技術情報20200126

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      先端技術情報

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      仮想通貨

      【2020年カレンダー】仮想通貨、暗号資産、ブロックチェーン、フィンテックのイベント・予定 コインデスク・ジャパン ブロックチェーン元年」といわれた2019年が終わり、2020年となった。一般には東京オリンピック・パラリンピックの年というイメージが強いが、仮想通貨・暗号資産... 仮想通貨の保有でリターンが得られるサービス開始、コインチェックが日本初【ステーキング】 コインデスク・ジャパン マネックス・グループ子会社の仮想通貨取引所コインチェックは1月9日、仮想通貨Lisk(LSK、リスク)のステーキング・サービスを開始すると発表した。投資家が... 2019年に死亡した仮想通貨プロジェクトは2018年と比較して、約20%減の518件に CRYPTO TIMES LONGHASHによると、2019年に死んだブロックチェーンのプロジェクトは2018年と比較して、約20%減少の518件であったことがわかりました。これらのデータ...

      ビッグデータ

      【寄稿】数学の学力が低下したら国の未来も崩壊する朝鮮日報科学技術の発展により世界がインターネットでつながり、社会はこれまで以上に複雑化し、新たに生み出されるデータの量はまさに爆発的だ。ビッグデータの分析... 展望2020:第4次産業革命で日本企業は勝てず=中島RIETI理事長 ロイター 日本はIT技術やビッグデータの活用に出遅れ、付加価値の高い製品・サービスを生み出すことに劣後している。足元で日本も若干上がっているが、これは、1980... トラベルスタートアップ THE BRIDGE,Inc. / 株式会社THE BRIDGE (プレスリリース) (ブログ) ... ーーUberのユースケースから考える「位置情報ビッグデータ」のサービスモデル ... ピックアップ:FOURSQUARE IS ADDING EVEN MORE DATA ABOUT...

      IOT

      IoT導入に必要な作業をパッケージ化、製造業向けIoTデータ蓄積サービス @IT MONOist アイレットは製造業向けのIoTデータ蓄積サービス「IoTpack with SORACOM」の提供を開始した。IoT導入に必要となるセキュアなネットワークの確保やデータ蓄積... IoTクラウドサービス「IoTCanvas」が、バッテリレス漏水センサに対応 ASCII.jp IoTクラウドの提供で企業のデジタル変革を支援するIoTBASE株式会社(本社:東京都豊島区、代表取締役:澤和寛昌、以下IoTBASE)は自社のIoTクラウド... 「IoT」が19位にランク、トヨタのスマートシティ構想で再注目<注目テーマ> みんなの株式 ... には、あらゆるモノがネットワークでつながるIoTが普及してきたことが挙げられ、昨年には政府主導で「スマートシティ官民連携プラットフォーム」が設立された。 =====================================================================

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    • AIがどのようにすでに我々の日常生活で使われてるかの10の最善事例(5)

      4. Google searchグーグル検索Most of us can’t go a day without searching Google for an answer or a product we can’t live without. Search engines couldn’t scan the entire internet and deliver what you want without the assistance of artificial intelligence. Those ads that seem to follow you around? Yep, those are enabled by AI, are based on your search history and are personalized to you with the goal of getting items in front of you that the algorithms believe you will value.我々の大部分は、答えを求めてグーグルを検索しないで1日でも過ごすことができません。あるいはそれがないと我々が生きることができない製品です。人工知能の援助なしでは、サーチエンジンがインターネット全体を走査して、そしてあなたが欲するものを届けることができないだろう。 あなたについて回るように思われるそれらの広告は? そう、それらはAIによって可能であって、あなたの検索履歴に基づいていて、そしてアルゴリズムがあなたが高く評価するであろうと信じるあなたの前に品目を手に入れることを目指して、あなたにとって個人化されます。 =====================================================================

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2020年01月10日

情報開発と利活用20200110



  • 今日の先端技術情報20200110

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    先端技術情報

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    AI

    「OK, Honda」ホンダがAIアシスタント、CES 2020で公開 Engadget 日本版 2019年12月18日、ホンダは2020年1月に開催される「CES 2020」に、Honda Personal Assistant、いわゆるAIアシスタントを出展すると発表しました。 HTCがレイオフ ブロックチェーンスマホ、AIにさらに集中 コインデスク・ジャパン 台湾のスマートフォンメーカー「HTC」は今週はじめ、競争力を維持するために従業員を解雇し、ブロックチェーンスマホ「EXODUS」など少数のハイエンド機種... 【AI×スポーツ】オリンピック間近、2020年に向けて。スポーツへのAI最新導入事例 Ledge.ai 2020年に開催される東京オリンピックへの盛り上がりが加熱する裏側で、スポーツ業界へのAI活用が注目されています。 スポーツ業界では、今まで注目されてい...

    IOT

    IoTの活用を活性化させる国際標準の開発が始まります 経済産業省 (プレスリリース) 将来、異なった産業分野におけるシステム間でのIoT機器の相互利用の促進、さらに、システム開発のコスト低減、企業間コラボレーション開発の促進などが期待... 「IoTプラットフォームによるアプローチは間違い」IoTを成功に導く正しい道とは (1/2) @IT MONOist 製造業におけるIoTへの取り組みは何が間違っていて、どういう筋道が正しいのか。産業用IoTなどのアナリストである、米国Gartner リサーチ&アドバイザリー... OKI坪井常務「社会インフラ×IoTは新段階へ、ディープラーニングをエッジに実装」 business network.jp 社会インフラ×IoT」を旗印にした成長路線を軌道に乗せたOKIが、次のフェーズに突入する。カギを握るのは、「これからのOKIを引っ張っていく戦略的商品」だ...

    ブロックチェーン

    アクセンチュア、貿易金融ブロックチェーンに投資−−国家デジタル通貨開発に続き コインデスク・ジャパン アクセンチュア(Accenture)は、貿易金融ブロックチェーンスタートアップのトレードIXと提携で合意し、マルコ・ポーロ・ネットワーク(Marco Polo Network)のオン... フォーブスが「広告非表示権」を発売、イーサで購入可ブロックチェーンでNFT活用 コインデスク・ジャパン 米経済誌『フォーブス』が、自社オンラインメディアの広告を非表示にできる権利を発売した。ブロックチェーンを活用しており、仮想通貨のイーサリアムで購入できる... ブロックチェーンを使ったフードサプライチェーン管理の「理想と現実」 TechTargetジャパン フードサプライチェーンのトレーサビリティ実現にブロックチェーンを使用することが、食品データの信頼性に通じる最善の道だと声高に叫ばれている。だがブロック... =====================================================================

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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(4)

      Linear Regression線形回帰For example: y = B0 + B1 * xたとえば: y = B0 + B1 * xWe will predict y given the input x and the goal of the linear regression learning algorithm is to find the values for the coefficients B0 and B1.入力xを与えられて、我々はyを予測します。そして、線形回帰学習アルゴリズムの目標は B0 と B1 の係数の値を見つけることです。Different techniques can be used to learn the linear regression model from data, such as a linear algebra solution for ordinary least squares and gradient descent optimization.さまざまなテクニックは、二乗と勾配の最適化のための線形代数ソリューションのようなデータから線形回帰モデルを学習するために使用できます。Linear regression has been around for more than 200 years and has been extensively studied. Some good rules of thumb when using this technique are to remove variables that are very similar (correlated) and to remove noise from your data, if possible. It is a fast and simple technique and good first algorithm to try.線形回帰は、200 年以上の生き延びてきており大々的に研究されてきています。このテクニックを使用する場合のいくつかの良い経験則は可能であれば、非常に類似している(相関)変数を削除しデータからノイズを除去することです。それは高速かつ簡単なテクニックであり、試みるべき最初アルゴリズムです。 =====================================================================

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2020年01月09日

情報開発と利活用20200109



    • 今日の先端技術情報20200109

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      先端技術情報

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      AI

      人は経験でしか変わらないAIがゲーム、VRと合体し、人類を進化させる未来 AI新聞=AI Weekly= 同博士によると、デジタル療法は、AIが実現する最大の価値の一つ。治療だけではなく学習にも効果を発揮し、この仕組みを通じて「今後AIがHI(人間の知性)を... ダウニーJr.が人工知能の最前線を伝える『The Age ofAI』配信開始。無料で視聴可能 Engadget 日本版 最近あちらこちらで使われるようになってきた人工知能(AI)。しかしひとくちにAIと言ってもそれが具体的になんなのかと問われれば、上手く説明できる人はそうは... AIで数千人を瞬時にカウントできる技術をキヤノンが開発、計測誤差は5%以内を実現 Ledge.ai 12月19日、キヤノンは、ディープラーニング(深層学習)を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする...

      仮想通貨

      仮想通貨に慎重な米金融大手シュワブが積極的な同業を買収へ仮想通貨業界に与える影響は? コインデスク・ジャパン チャールズ・シュワブ(Charles Schwab)によるTDアメリトレード(TD Ameritrade)の買収は、伝統的な証券業界の勢力図を変え、現在、メインストリームに躍り出... フィデリティ子会社、年内に仮想通貨取引所と初契約へ コインデスク・ジャパン 金融サービス大手フィデリティ(Fidelity)の子会社で、仮想通貨取引事業を行うフィデリティ・デジタル・アセット・サービス(Fidelity Digital Asset Service:FDAS)... イーサリアムを上場廃止、ビットコインに特化 イギリスの仮想通貨取引所が選択した理由とは? コインデスク・ジャパン イギリスで最も長く運営されている仮想通貨取引所コインフロア(Coinfloor)は来月、イーサリアムの上場廃止を計画している。ハードフォークの将来が不透明で...

      ブロックチェーン

      個人情報管理へのブロックチェーン応用 マネックス仮想通貨研究所 10月に開かれた国内ブロックチェーンイベント「b.tokyo 2019」で、株式会社bitFlyer BlockchainのCEOを務める加納雄三氏は、新サービス「bPassport」の構想を... 中部電力株式会社におけるブロックチェーンの取組み(P2P取引プラットフォーム)と 実証研究でみえたきた ... PR TIMES (プレスリリース) 中部電力株式会社におけるブロックチェーンの取組み(P2P取引プラットフォーム)と 実証研究でみえたきた課題への挑戦【JPIセミナー 1月28日(火) 東京開催】. アカツキ「Heart Driven Fund」がブロックチェーン技術を活用しアニメやゲーム、マンガなどにおけるアート ... PR TIMES (プレスリリース) アートワークの購入者は、ブロックチェーン技術によって持ち主として記録されます。アートワークを売却した場合にも歴代オーナーとして証明され続け、愛する作品... =====================================================================

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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(3)

      1 − Linear Regression1-線形回帰Linear regression is perhaps one of the most well-known and well-understood algorithms in statistics and machine learning.線形回帰はおそらく最もよく知られている、よく理解されている統計と機械学習アルゴリズムの一つです。Predictive modeling is primarily concerned with minimizing the error of a model or making the most accurate predictions possible, at the expense of explainability. We will borrow, reuse and steal algorithms from many different fields, including statistics and use them towards these ends.予測モデリングはモデルのエラーを最小限にするか、説明可能性を犠牲にして、最も正確な予測を可能にすることに主にかかわっています。統計情報を含む多くの異なる分野からアルゴリズムを借用、再利用や盗用し、これらの終了に向けてそれらを使用します。The representation of linear regression is an equation that describes a line that best fits the relationship between the input variables (x) and the output variables (y), by finding specific weightings for the input variables called coefficients (B).線形回帰の表現は、係数 (B) と呼ばれる入力変数の特定の重みを見つけることによって入力変数 (x) と出力変数 (y) との間の関係に最適したラインを記述する方程式です。 =====================================================================

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2020年01月08日

情報開発と利活用20200108



    • 今日の先端技術情報20200108

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      先端技術情報

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      IOT

      【ガイトナー調査】米国IoT導入企業の約75%がブロックチェーンを2020年末までに導入予定、急成長が ...The Nodist米国の調査会社ガイトナー(Gartner)によると、米国でモノのインターネット(IoT)テクノロジー導入している企業の多くがブロックチェーンを採用し、IoTネットワークと... 青森県八戸市、IoT活用しイチゴ栽培を効率化 日本経済新聞 青森県八戸市は17日、NTT東日本とあらゆるモノがネットにつながる「IoT」を活用し、イチゴハウス栽培の生産性向上と労働環境改善を図るための実証試験を... 紛失防止IoTデバイス「MAMORIO」が発売開始4周年記念ページを公開! 産経ニュース また貸与PC、社員証、鍵などの紛失を防ぐ、法人向け紛失防止IoTサービス「MAMORIO Biz」につきましては、提供開始から1年がたちました。 導入企業の紛失...

      仮想通貨

      2020年仮想通貨相場見通し FXcoin 株式会社 しかし、日本の仮想通貨業界の春や米中摩擦激化や米利下げによる逃避需要もあり、4月頃から出来高が急増、2か月強の間に昨年の2月から11月までの9か... 2030年までに現金は必要なくなるドイツ最大銀行「仮想通貨は現金に取って代わる存在」 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) ドイツ国内最大の銀行であるドイツ銀行(Deutsche Bank)は、「仮想通貨は、最終的に2030年までに既存の現金に取って代わる可能性が高い。」と報告した。 仮想通貨に係る規制対応を軽減 XRPL Labsが新事業を計画 株式会社CoinPost リップル社投資部門Xpringから出資を受けた企業 XRPL Labs社が、仮想通貨に対する規制遵守を支援する事業を計画していることが分かった。仮想通貨にも...

      ブロックチェーン

      博報堂DYメディアパートナーズ、ブロックチェーンを活用したテレビ番組ファン育成プラットフォームを提供 MarkeZine 博報堂DYメディアパートナーズと博報堂が発足した「HAKUHODO Blockchain Initiative(博報堂ブロックチェーン・イニシアティブ)」は、ブロックチェーン技術を... インドでブロックチェーン開発者の需要急増、米国では軟調=リンクトイン調査【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) インドでは、ブロックチェーン開発者の求人が急増しており、2020年のトレンドの1つになりそうだ。 リンクトインはインドでの「エマージングジョブレポート」を発表した... AMD、Ubisoftらのコンソーシアムに加入。PC用ブロックチェーンゲーム開発に参入 仮想通貨 Watch 半導体大手のAMDは12月13日、ブロックチェーンゲーム開発のコンソーシアム「Blockchain Game Alliance」(以下、BGA)への加盟を発表した。ゲーミング向け... =====================================================================

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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(2)

      The Big Principle大原則However, there is a common principle that underlies all supervised machine learning algorithms for predictive modeling.ただし、予測モデリングのためのすべての監督つき機械学習アルゴリズムの基礎となる共通の原則があります。Machine learning algorithms are described as learning a target function (f) that best maps input variables (X) to an output variable (Y): Y = f(X)機械学習アルゴリズムは、出力変数 (Y) に入力変数 (X) を最善にマップする対象の関数 (f) を学習するように記述されます: Y = f (x)This is a general learning task where we would like to make predictions in the future (Y) given new examples of input variables (X). We don’t know what the function (f) looks like or its form. If we did, we would use it directly and we would not need to learn it from data using machine learning algorithms.これは入力変数 (X) の新しい例を与えられ我々が将来の予測をしたいと思う (Y) 一般的な学習タスクです。関数 (f) がどのように見えるのかや、その形が我々にはわかりません。場合はもし分かるなら、我々 はそれを直接使用して機械学習アルゴリズムを使用してデータから学ぶ必要はありません。The most common type of machine learning is to learn the mapping Y = f(X) to make predictions of Y for new X. This is called predictive modeling or predictive analytics and our goal is to make the most accurate predictions possible.機械学習の最も一般的なタイプは、新しい X のためYの予測をするためにY = f(X)のマッピングを学ぶことです。これは予測モデリングまたは予測分析と呼ばれ、私たちの目標は、最も正確な予測を可能にすることです。For machine learning newbies who are eager to understand the basic of machine learning, here is a quick tour on the top 10 machine learning algorithms used by data scientists.機械学習の基本を理解するのを熱望している初心者のために、データ科学者によって使用されるトップ 10 の機械学習アルゴリズムのクイック ツアーがこちらにあります。

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2020年01月07日

情報開発と利活用20200107



    • 今日の先端技術情報20200107

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      先端技術情報

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      AI

      コマが自動で動くチェス盤「Square Off」でAIと勝負、電王戦のようなワクワク感でした Engadget 日本版 これまで、将棋電王戦をいくつも取材し、棋士とコンピューターとの対局の面白さ、盛り上がりを伝えてきた筆者が、チェスでAIと対局できるチェス盤「SQUARE... AIinside渡久地社長「AI技術で手書き文字データ化」 日本経済新聞 AI(人工知能)技術を使って手書き文字をデジタル化するサービスを手掛けるAIinsideが25日、東証マザーズに上場する。事業内容や成長戦略を渡久地択社長に... InstagramはAIにより悪質なキャプションにも注意を与える TechCrunch Japan 今回のこの新機能では、ユーザーが投稿に付けるキャプションを書くと、これまでにいじめと報告された文言に類似していないかどうかをインスタグラムのAIが検知...

      仮想通貨

      仮想通貨はそれでも今年、他の資産クラスを大きく上回るパフォーマンスをあげたコインデスク・ジャパン2019年、そして2010年代が終わりを迎えるなか、仮想通貨は再び、他の主要な資産クラスのパフォーマンスを上回っている。 2017年12月下旬の最高値から... ブロックチェーンを装った仮想通貨に注意 中国・威海市、投資家に警告 コインデスク・ジャパン 中国東部の山東省にある港湾都市、威海市は投資家に対して厳しい警告を突きつけた。ブロックチェーンを装った仮想通貨ではなく、ブロックチェーン・... 金融庁が認めた仮想通貨交換所の「ある評判」 東洋経済オンライン 日本国内で仮想通貨(暗号資産)交換所の運営や取次・媒介などを行う際に必要となる仮想通貨交換業登録。金融庁は11月27日、「c0ban(コバン)取引所」を...

      ブロックチェーン

      R3、70以上の組織が参加した貿易金融ブロックチェーン・トライアルを完了 コインデスク・ジャパン R3、70以上の組織が参加した貿易金融ブロックチェーン・トライアルを完了 ...ブロックチェーン企業のR3とトレードIXから資金提供を受けたマルコ・ポーロは、貿易... 【ガイトナー調査】米国IoT導入企業の約75%がブロックチェーンを2020年末までに導入予定、急成長が ... The Nodist 米国の調査会社ガイトナー(Gartner)によると、米国でモノのインターネット(IoT)テクノロジー導入している企業の多くがブロックチェーンを採用し、IoTネットワークと... 米半導体大手AMD、ブロックチェーンゲームの世界に参戦 開発企業と提携【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) 米半導体大手のアドバンスド・マイクロ・デバイシズ(AMD)は、ブロックチェーンゲーム開発に取り組む「ロボット・キャッシュ(Robot Cache)」と「...

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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(1)

      A Tour of The Top 10 Algorithms for Machine Learning Newbies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James LeFollowジェームス・リーをフォローSoftware Engineering || Product Management || Data Science (https://jameskle.com/)ソフトウェア エンジニア リング | |製品管理 | |データ科学 (https://jameskle.com/)Jan 20,20192019年1月20日In machine learning, there’s something called the “No Free Lunch” theorem. In a nutshell, it states that no one algorithm works best for every problem, and it’s especially relevant for supervised learning (i.e. predictive modeling).機械学習は「只飯はない」定理と呼ばれる何かがあります。一言で言えば、あらゆる問題のため最善に働くアルゴリズムは一つもない。 それは監督付き学習 (すなわち予測モデリング) に特に関係します。For example, you can’t say that neural networks are always better than decision trees or vice-versa. There are many factors at play, such as the size and structure of your dataset.たとえば、ニューラル ネットワークは、決定木またはその逆より常により良いとと言うことはできません。サイズや、データセットの構造のように遊びで、多くの要因があります。As a result, you should try many different algorithms for your problem, while using a hold-out “test set” of data to evaluate performance and select the winner.結果としては、あなたの問題の多くの異なるアルゴリズムを試みるべきです。一方でパフォーマンスを評価し、勝者を選択するため、データのホールド アウト"テストセット"を使用しながら。Of course, the algorithms you try must be appropriate for your problem, which is where picking the right machine learning task comes in. As an analogy, if you need to clean your house, you might use a vacuum, a broom, or a mop, but you wouldn’t bust out a shovel and start digging.もちろん、試みるアルゴリズムは、あなたの問題のために適切である必要があり、正しいマシン学習タスクを選ぶところであります。類似としてあなたの家をきれいにする場合は、掃除機やほうきやモップを使用するかもしれないが、シャベルを取り出して掘り始めないでしょう。 =====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 11:01| 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

2020年01月06日

情報開発と利活用20200106



    • 今日の先端技術情報20200106

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      先端技術情報

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      AI

      公共交通の自動運転に注力するBluespace.aiが約3.8億円調達、行政との話し合いも開始 TechCrunch Japan 自動運転技術を開発するBluespace.aiは、米国時間12月13日にFusion Fundがリードするシードラウンドで350万ドル(約3.8億円)の調を発表した。そのほかに... ロボットのためのAI「COREVERY」エクサウィザーズが提供開始 持つ、測る、塗る、盛り付けなど可能に ... ロボスタ AIを利活用したサービス開発を行う株式会社エクサウィザーズは、利用者にAIやプログラミング知識がなくても、利用状況に合わせて各種ロボットに動作を学習... ベートーベンが『第九』と同時に作っていた“幻の交響曲10番”をAIが完成させる?生誕250年の節目で ハフポスト日本版 ドイツの作曲家・ベートーベンが作曲途中で亡くなった為に未完のままだった『交響曲第10番』をAIの技術で完成させようと、音楽学者とプログラマーによるチームが...

      仮想通貨

      仮想通貨の上昇予想を真に受けてはいけない iFOREX 2017年後半に仮想通貨が世界的ブームになって以来、「20〇〇年にビットコインは10万ドルを超える」などという上昇予想が常に出るようになった。しかしこういっ... 調査企業チェイナリシス、仮想通貨取引所ビットフィネックスにマネロン対策ツール提供【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) ブロックチェーン上の不正取引を追跡する米チェイナリシス(Chainalysis)は12月12日、仮想通貨取引所ビットフィネックスに対して、仮想通貨取引の不正行為... フェイスブックの仮想通貨「リブラ」、ホワイトペーパーの内容を密かに修正【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) フェイスブックの仮想通貨リブラのホワイトペーパーは、その内容が密かに更新されているという。リブラ協会から脱退した企業名などの修正だけでなく、初期投資...

      ブロックチェーン

      TikTok運営企業がブロックチェーン事業に進出、中国メディア企業と合弁会社を設立 CRYPTO TIMES TikTokを運営するByteDance社が中国メディア企業と合弁会社を設立し、ブロックチェーンやAI事業を展開することがブルームバーグより明らかになりました。 ブロックチェーンゲーム「コントラクトサーヴァント」開発企業にインタビュー 株式会社CoinPost 今回はブロックチェーンゲーム「コントラクトサーヴァント」の開発を手がけるアクセルマーク株式会社の代表を務める尾下 順治氏と、ゲームプロデューサーの田中... ブロックチェーンの貿易エスクロープラットフォーム『SHC』提供開始 少額や新興国需要に対応 みんなの仮想通貨 ブロックチェーン企業のSTANDAGEは、貿易エスクロープラットフォーム『SHC』の提供開始したことを発表した。新興国向けや少額貿易などの課題をブロック... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(20)

      12. Correlation Does Not Imply Causation 相関関係は因果関係を意味しないThe point that correlation does not imply causation is made so often that it is perhaps not worth belaboring. But, even though learners of the kind we have been discussing can only learn correlations, their results are often treated as representing causal relations. Isn’t this wrong? if so, then why do people do it?相関が因果関係を意味しないというポイントは、おそらく争う価値がありません。しかし、我々 が議論しているような類の学習者だけ相関関係を学ぶことができるが、その結果は、しばしば因果関係を表すものとして扱われます。これは間違っていませんか。もしそうなら、それから人々 なぜそうするのか。More often than not, the goal of learning predictive models is to use them as guides to action. If we find that beer and diapers are often bought together at the supermarket, then perhaps putting beer next to the diaper section will increase sales. But short of actually doing the experiment it’s difficult to tell. Machine learning is usually applied to observational data, where the predictive variables are not under control of the learner, as opposed to experimental data, where they are. Some learning algorithms can potentially extract causal information from observational data but their applicability is rather restricted. On the other hand, correlation is a sign of a potential causal connection, and we can use it as a guide to further investigation.多くの場合、学習予測モデルのゴールは彼らを行動への案内書として使用することです。 もし我々が、ビールとおむつがしばしば一緒にスーパーマーケットで買われることに気付くなら、多分ビールをおむつ区間の次に置くことは販売を増やすでしょう。 けれども、実際に実験をしないと、分かるのは難しいです。 機械学習は通常観測データに応用され、そしてそこで予測する変数はそれらがいるところと対立するものとして学習者のコントロール下にありません。 若干の学習アルゴリズムが潜在的に観測データからの原因となる情報を抽出することができるが、しかしそれらの適用範囲はどちらかと言うと限定されています。 他方、相関は潜在的な原因接続の標識で、そして我々はそれをさらなる調査への案内として使うことができます。Conclusion結論Like any discipline, machine learning has a lot of “folk wisdom” that can be hard to come by, but is crucial for success. Professor Domingos’ paper summarized some of the most salient items that you need to know.任意の規律のように機械学習は出くわすのが難しいが、成功には不可欠な多くの「民衆の知恵」を持つことできます。ドミンゴス教授の論文はあなたが知る必要のある最も顕著な項目のいくつかを要約しました。=====================================================================

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2020年01月05日

情報開発と利活用20200105



    • 今日の先端技術情報20200105

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      先端技術情報

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      AI

      中古品査定に営業スマイル測定・・・AI導入で変わる職場 効果はどれほど? www.fnn.jp いま、AIの導入で、業務の効率化などを図る職場が、続々と増えている。 ... 実はこのタブレットはAI搭載の笑顔測定器で、リアルタイムで笑顔度を100点満点で... AIが瞬時に株取引、為替暴落の危険も 金融業界で進むAIの取り組み (1/5) ITmedia 金融は、他の業種に比べてAI活用が進んでいる業界だ。現代社会の根幹を成す業界で、長い歴史と伝統があり、政府による厳しい規制の対象にもなっている。 QR改札、AI無人店舗も常設 JR高輪ゲートウェイ駅が3月14日開業 Engadget 日本版 JR山手線・京浜東北線の新駅、高輪ゲートウェイ駅が3月14日に開業します。同駅ではQRコード改札機や、AIを活用した各種ロボットを試験導入。駅と最新...

      仮想通貨

      仮想通貨税制、来年度は変わらず 申告分離課税、損益通算など持ち越し【2020年】 コインデスク・ジャパン 2020(令和2)年度の税制改正大綱(PDF)が12月12日、自民・公明両党により正式に決まり、仮想通貨・暗号資産関連では、暗号資産デリバティブ取引が、申告... 仮想通貨ブロックチェーン ニュース まとめ読み-2019/12/13 FINTIDE 仮想通貨トロンの運営者、Weiboアカウント凍結。新アカウントで投稿連発するも再凍結か 〜Binance共同創業者アカウントも閉鎖に –仮想通貨Watch. LINEの仮想通貨取引サービス「BITMAX」、1000円以上の購入でリップルがもらえるキャンペーン MONEYzine LINEの仮想通貨事業およびブロックチェーン関連事業を展開するLVCは、仮想通貨取引サービス「BITMAX」で、仮想通貨を購入したユーザー全員に仮想通貨...

      IOT

      ソニー、トリプルキャリアに対応したIoT向けデータSIMを提供開始 IoT NEWS 同社は、従来のスマートフォン向けを中心としたMVNEサービスに加え、様々なIoTサービスを支える基盤となる通信プラットフォームサービスを提供する方針だ。 アイレット、製造業向けのIoTデータ蓄積サービス「IoTpack with SORACOM」を提供開始 クラウド Watch アイレット株式会社は12日、株式会社ソラコムが提供するIoT/M2Mデバイス向けデータ通信SIMを活用した、製造業向けのIoTデータ蓄積サービス「IoTpack with... 気軽に始められるIoTデバイスを楽しく紹介!『デバイスごとにわかるIoTスターターのための電子工作 ... CodeZine(コードジン) 本書籍は、IoTハックに興味のある方に向けて、ユニークでハッカブルなデバイスを解説したハンドブックです。CodeZineの人気連載、「IoTStarter Studio」をカット... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(19)

      11. Representable Does Not Imply Learnable 表現できるものが学習可能なわけではないEssentially all representations used in variable-size learners have associated theorems of the form “Every function can be represented, or approximated arbitrarily closely, using this representation.” Reassured by this, fans of the representation often proceed to ignore all others. However, just because a function can be represented does not mean it can be learned. For example, standard decision tree learners cannot learn trees with more leaves than there are training examples. In continuous spaces, representing even simple functions using a fixed set of primitives often requires an infinite number of components.可変サイズの学習者で使用される本質的に、すべての表現は、フォームの関連付けられている定理「すべての機能は、表されるか、または任意に密接には、この表現を用いて近似される。」があります。これで再保証されて、表現のファンは、しばしば他のすべてを無視するように進みます。ただし、関数を表すことができるからといってそれを学ぶことができるというわけではありません。たとえば、標準の決定木学習者はトレーニング例があるよりも多くの葉が付いている木を学ぶことはできません。連続空間でプリミティブの固定セットを使用して、単純な関数さえ表すことは、しばしばコンポーネントの無限数が必要になります。Further, if the hypothesis space has many local optima of the evaluation function, as is often the case, the learner may not find the true function even if it is representable. Given finite data, time and memory, standard learners can learn only a tiny subset of all possible functions, and these subsets are different for learners with different representations. Therefore the key question is not “Can it be represented?”, to which the answer is often trivial, but “Can it be learned?” And it pays to try different learners (and possibly combine them).さらに、仮説空間は、評価関数の多くの局所的最適解があるなら、そのケースがしばしばあるように表現可能な場合でも学習者は真の機能見つけることができない。有限データ、時間とメモリをが与えられて、標準的な学習者はすべての可能な機能の小さなサブセットだけを学ぶことができる、これらのサブセットは、異なる表現で学習者にとって異なります。そのため重要な問題は、「表現できるか?」ではなく、その答えはしばしば些細なことで、「それが学習できるか?」です。異なる学習者を試みるのに報いがあります(とおそらくそれらを組み合わせます) 。=====================================================================

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2020年01月04日

情報開発と利活用20200104



    • 今日の先端技術情報20200104

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      先端技術情報

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      ブロックチェーン

      電力メーターデータ向けブロックチェーン、ロシアでテスト中 コインデスク・ジャパン ロシアの国有送配電企業ロセッティ(Rosseti)は、ブロックチェーン・プラットフォーム「ウェーブズ(Waves)」を使った電気料金支払いのためのシステムをテストして... 新興国向け貿易や少額貿易の課題をブロックチェーンと暗号資産で解決! 貿易エスクロープラットフォーム ... PR TIMES (プレスリリース) SHCの特徴ブロックチェーンとマルチシグネチャー技術により、合意形成後の返金、分割送金、支払い時期変更などの、実取引において生じる不測事態に対応... 市場規模拡大が期待されるブロックチェーンゲームの動向:ミートアップレポート コインチョイス 2019年12月9日、銀座に拠点を構えるブロックチェーンコワーキングスペースのバイナリスター(BINARYSTAR)にてブロックチェーンゲームミートアップが開催され...

      仮想通貨

      仮想通貨関連の不審行為は急増 FinCEN局長が明かす コインデスク・ジャパン 仮想通貨企業各社は2019年5月以降、7100件の不審行為報告書(Suspicious Activity Reports:SAR)を提出した。金融犯罪取締ネットワーク(FinCEN)の... SBI出資の英企業、銀行向け「仮想通貨取引所リスク評価ツール」発表 コインデスク・ジャパン SBIホールディングスの子会社も出資している英国の仮想通貨マネーロンダリング対策ツール開発企業が、銀行向けに仮想通貨取引所のリスクを評価するツールを... 仮想通貨取引所DeCurret、「ラジオ・チャリティ・ミュージックソン」にてビットコインによる募金活動を実施中 BITDAYS 12月11日(水)〜2020年1月31日(金)の期間中、仮想通貨取引所DeCurretが「ラジオ・チャリティ・ミュージックソン」にて、仮想通貨(ビットコイン)による募金活動...

      IOT

      埼玉県内企業のAI、IoTに対する理解向上を図るプラットフォーム @IT MONOist 富士通総研が企画、構築を支援した「埼玉県AI・IoTプラットフォーム」が公開された。AIソフトウェアの機能、コンテンツの提供などを通じ、県内企業のAI、IoTへの... アイレット、IoT導入に必要な作業をパッケージ化した製造業向けのIoTデータ蓄積サービス「IoTpack with ... 産経ニュース 本サービスは、IoTを導入する際に必要となるセキュアなネットワークの確保やデータ蓄積基盤の構築などの作業をパッケージ化しており、お客様は導入作業に手を... 富士通、観光客などの人流をIoTで可視化--北海道広域で実証開始 ZDNet Japan 富士通は、小樽観光協会をはじめとする北海道内の観光協会や企業と共同で、観光客など人の流れを可視化・分析する実証実験を開始すると発表した。北海道... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(18)

      10. Simplicity Does Not Imply Accuracyシンプルさは精度は暗に意味しませんOccam’s razor famously states that entities should not be multiplied beyond necessity. In machine learning, this is often taken to mean that, given two classifiers with the same training error, the simpler of the two will likely have the lowest test error. Purported proofs of this claim appear regularly in the literature, but in fact there are many counter-examples to it, and the “no free lunch” theorems imply it cannot be true.オッカムの剃刀は、有名なエンティティを必要以上に掛け算すべきでないと述べるのは有名です。機械学習で、これはしばしば、同じトレーニング エラーのある2 つの分類子を考えると、2 つのうちより単純なほうが最低のテスト エラーをもつことを意味すると取られます。このクレームの評判の証拠は、定期的に文献に現れます、しかし、実際、多くの反例があり、「只飯はない」定理はそれが真実ではありえないことを暗に意味します。We saw one counterexample in the previous section: model ensembles. The generalization error of a boosted ensemble continues to improve by adding classifiers even after the training error has reached zero. Thus, contrary to intuition, there is no necessary connection between the number of parameters of a model and its tendency to overfit.前のセクションで 1 つの反例を見ました: それはモデルのアンサンブルです。増加されたアンサンブルの汎化誤差はトレーニング誤差がゼロに達した後も、分類子を追加することによって改善し続けます。したがって、直感に反してモデルのパラメーター数とオーバーフィット傾向との間の必要な接続はありません。=====================================================================

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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

2020年01月03日

情報開発と利活用20200103



    • 今日の先端技術情報20200103

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      先端技術情報

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      ブロックチェーン

      大手銀行幹部、ブロックチェーンの成功を宣言 イーサリアム上で発行した債券を償還 コインデスク・ジャパン スペインの大手銀行「サンタンデール(Santander)銀行」は、9月にパブリック・イーサリアム・ブロックチェーンで発行した2000万ドル(約22億円)相当の債券を償還... 「ブロックチェーンの汚染攻撃は容易」日銀シンポで警鐘 コインデスク・ジャパン 日本銀行金融研究所は12月9日、日本銀行本店内で「暗号資産のセキュリティ」と題してシンポジウムを行った。ジョージタウン大学リサーチ・プロフェッサーの松尾... 中国4大銀行の一つ、中小企業の資金繰り支援にブロックチェーンを活用 コインデスク・ジャパン 中国の国有商業銀行「ビッグ4」の一つ、中国建設銀行(China Construction Bank)は12月6日、中小企業の資金繰りを支援するブロックチェーン・ベースの...

      AI

      【DeNAのAI活用事例まとめ】ゲーム、最適化、需要予測など全社横断した取り組み Ledge.ai DeNAのAI事業を語るうえで、特筆すべきは「Kaggle(カグル)」での実績を評価する制度だ。Kaggleとは、世界中のデータサイエンスや機械学習に携わる人向け... AIが「本当においしいラーメン店」を判定 頼りは口コミ、偽レビュー排除の仕組みを開発者に聞く ITmedia 最終的に、AIが信頼できると判断したレビューを「WISE SCORE」として点数化し、それを基にランク付けした「WISE SCOREランキング」を算出。Googleのレビュー... 「AI失業」の脅威、2030年までに全体の3割の仕事が消滅へ Forbes JAPAN 人工知能(AI)やオートメーション化によって、年間で5〜10%の仕事が消えていくと、コンサルティング企業PwCのJulia Lammは述べている。失われる仕事の...

      IOT

      ドローンは空飛ぶIoT?モノのインターネットが未来の生活を変える ビバ! ドローン:Drone / UAV専門情報サイト (ブログ) 最近、よく聞く『IoT』という言葉。よく『IoT家電』など耳にする方も多いのではないでしょうか。ある調査ではAIとIoTを併用して取り入れる企業は「従業員の生産性」「. シャオミのIoT家電は安価で面白い! 日本上陸予定? のIH炊飯器や大型テレビなど一挙紹介 Engadget 日本版 12月9日Xiaomi Japanが新製品発表会を開催。スマートフォン「Mi Note 10」「MiNote 10 Pro」の国内に投入を発表しました。同時にウェアラブルデバイス... アイレット、IoT導入に必要な作業をパッケージ化した製造業向けのIoTデータ蓄積サービス「IoTpack with ... PR TIMES (プレスリリース) あらゆる「モノ」がインターネットを経由して通信するIoT(Internet of Things)は、日本国内でも農業や物流、さらには医療などあらゆる分野で活用され始めています... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(17)

      Creating such model ensembles is now standard. In the simplest technique, called bagging, we simply generate random variations of the training set by resampling, learn a classifier on each, and combine the results by voting. This works because it greatly reduces variance while only slightly increasing bias. In boosting, training examples have weights, and these are varied so that each new classifier focuses on the examples the previous ones tended to get wrong. In stacking, the outputs of individual classifiers become the inputs of a “higher-level” learner that figures out how best to combine them.このようなモデルアンサンブルを作成することは今標準的です。 最も単純なテクニックで、袋に入れることと呼ばれて、我々はただ再サンプリングによって設定された訓練のランダムなバリエーションを生み出して、それぞれに 分類子を学んで、そして、投票することによって、その結果を結合します。 それが、ほんの少しだけ偏りを増やす一方で、大いに相違を和らげるから、これはうまくいきます。 増加で、訓練例が、重みを持ちます、そして、これらは各新分類子が前のものが悪くなる傾向がある例に焦点を合わせるように、さまざまです。 スタッキングで、個別の分類子のアウトプットは結合するべき最善の方法を理解する「もっとハイレベルの」学習者のインプットになります。Many other techniques exist, and the trend is toward larger and larger ensembles. In the Netflix prize, teams from all over the world competed to build the best video recommender system. As the competition progressed, teams found that they obtained the best results by combining their learners with other teams’, and merged into larger and larger teams. The winner and runner-up were both stacked ensembles of over 100 learners, and combining the two ensembles further improved the results. Doubtless we will see even larger ones in the future.他の多くのテクニックが存在し、その傾向はより大きくより大きいアンサンブルの方に向かっています。懸賞、世界中からのチームは最高のビデオ推薦システムを構築する競争しました。競争が進むにつれて、彼らが他のチームと彼らの学習者を組み合わせることで最高の結果を得られるし、より大きなチームにマージしたことをチームは、見出します。勝者および次点者は、100 を超える学習者のアンサンブルの両方の積み上げがあり、さらにその結果を向上させる 2 つのアンサンブルを結合します。間違いなく我々 は、将来的にさらに大きなものを見るでしょう。=====================================================================

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2020年01月02日

情報開発と利活用20200102



    • 今日の先端技術情報20200102

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      先端技術情報

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      ブロックチェーン

      中国の国家ブロックチェーンコンソーシアム、テンセントのウィーバンクがインフラ提供へ コインデスク・ジャパン 小規模企業や個人向けにローンを扱うデジタル銀行ウィーバンク(WeBank)は、中国の国家ブロックチェーンネットワーク向けに技術インフラを提供する初の企業と... 「記念通貨」をブロックチェーンで発行 リトアニア中銀が来春にも コインデスク・ジャパン リトアニアの中央銀行であるリトアニア銀行が、2020年春にもデジタル・コレクターコインを発行する。ブロックチェーンを使用してトークンを発行、そのトークンは... JPモルガン、日本でブロックチェーン決済ネットワークを1月にも展開 コインデスク・ジャパン 米金融大手JPモルガン・チェース(JPMorgan Chase)のブロックチェーン決済プラットフォームは、近く日本展開を目している。 JPモルガン・チェース銀行東京支店...

      AI

      人工知能の思考過程を可視化する、「AI監視ツール」を生み出すスタートアップ企業たち WIRED.jp 人工知能(AI)を専門とするスタートアップのClarifaiで働いていたリズ・オ ... やがてふたりは、企業に対して導入後のAI制御をサポートするというビジネスにチャンス... 小学生向けAIワークショップでモリカトロンが伝えた機械の心 モリカトロン株式会社 しかし、スマートデバイスが子どもの手にまで普及し、人工知能というテクノロジーが日常に溶け込んだ現代では、すでにAIネイティブと呼べる世代が誕生しつつ... DeNA、タクシー配車アプリ「MOV」でAI需給予測による「お客様探索ナビ」の商用化開始 CreatorZine ディー・エヌ・エーが提供する次世代タクシー配車アプリ「MOV」は、AIを活用してタクシーの需要供給予測を行い、乗務員に対して経路をナビゲーションする「お客様...

      仮想通貨

      仮想通貨の流動性について−−取引所CEO達の頭の中 コインデスク・ジャパン 分散した市場は、仮想通貨という資産クラスの際立った特徴である。単一の資産が、流動性の小さなプールが乱立した中で取引されている例は他にない。 積極攻勢を続けるスイス・スタートアップ 機関投資家に続き、個人投資家向け仮想通貨ETPも拡大 コインデスク・ジャパン スイスの金融スタートアップ「アムン(Amun)」はスウェーデン金融監督庁から承認を受け、EUの個人投資家向けに対して、仮想通貨ベースの金融商品の提供を... LINEの仮想通貨取引サービスBITMAX、1000円以上購入で200円相当のリップル(XRP)をプレゼント BITDAYS 12月10日(火)〜12月23日(月)の期間中、LINE仮想通貨サービス「BITMAX」において1,000円以上の仮想通貨を購入すると、リップル(XRP)をプレゼントします... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(16)

      9.  Learn Many Models, Not Just One1つだけではなく多くのモデルを学ぶIn the early days of machine learning, everyone had their favorite learner, together with some a priori reasons to believe in its superiority. Most effort went into trying many variations of it and selecting the best one. Then systematic empirical comparisons showed that the best learner varies from application to application, and systems containing many different learners started to appear. Effort now went into trying many variations of many learners, and still selecting just the best one. But then researchers noticed that, if instead of selecting the best variation found, we combine many variations, the results are better − often much better − and at little extra effort for the user.機械学習の初期の頃、誰もが一緒にその優位性を信じるいくつかの先験的な理由とともに、好きな学習者を持っていました。ほとんどの努力はその多くのバリエーションを試みたり、最高のものを選択しようとします。それから体系的な比較が最高の学習がアプリケーションによって異なることを示しました。 多くの異なる学習者を含むシステムが表れ始めました。努力は今、多くの学習者の多くの変化を試みようとしたり、まだ最高の 1 つだけを選択しようとしました。しかし、それから研究者は次のことを気づきました。それは、発見した最高のバリエーションを選択する代わりに多くのバリエーションを組み合わせるなら、その結果がより良い - しばしばはるかに良い- そそて、ユーザーにとっても少し余分な努力で済むことでした。=====================================================================

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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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情報開発と利活用20191231




    • 今日の先端技術情報20191231

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      先端技術情報

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      ブロックチェーン

      中国銀行、3000億円分の債券をブロックチェーンで発行−−アリババ子会社や中国工商銀行に続く動き コインデスク・ジャパン 中国の4大商業銀行の1つである中国銀行は、ブロックチェーンベースで200億人民元(約3000億円)分の債券を発行した。これは、小規模企業、零細企業の資金... ブロックチェーンなど新興テクノロジーに取り組む企業は収益成長率が2倍以上に 金融・投資情報メディア HEDGE GUIDE 総合コンサルティング企業アクセンチュアの最新調査によると、テクノロジーの活用が企業の業績に顕著な伸びをもたらすことが分かったほか、業界をけん引する... ブロックチェーン企業スペースチェーン、仮想通貨ハードウォレットを宇宙ステーションに送り出す【ニュース】 Investing.com 日本 ISSにおけるブロックチェーン用ハードウェアの初実証実験に向けたもので、ナノラックス製商用宇宙プラットフォームに接続される予定。また、スペースXの商用...

      IOT

      土の中で分解する紙で作ったIoT機器、大阪大学の春日貴章氏らの研究グループが開発 @IT IoT機器をわざと分解させて、自然のサイクルと調和させれば、環境負荷を抑えられる。春日氏らの研究グループは、回収が困難な地域でも、環境負荷をかけずに... 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... 家族の運転をIoTで見守るサービス…オートバックス「くるまないと」発売へ レスポンス くるまないとは、センサーを内蔵した車載型IoT機器を取り付けることで、車の位置情報や移動情報を家族(見守る人)に提供するサービス。急ブレーキや急加速、急...

      仮想通貨

      仮想通貨セキュリティー企業のBitGoが解説する「仮想通貨を巡る『誤解』」とは? 金融・投資情報メディア HEDGE GUIDE 米経済誌のForbesは12月4日、Q&AサイトQuoraに投稿された「仮想通貨に関する誤解は?」という質問に対するTom Pageler氏の回答を掲載している。同氏は、... ウクライナで仮想通貨の取り扱いを含む法案が成立、FATF準拠のマネロン対策実施【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) ウクライナの国会にあたるウクライナ最高議会(ヴェルホーヴナ・ラーダ)は12月6日、FATF(金融活動作業部会)のガイドライン実施に関する法案が成立したと発表... ビットコインETF承認につながる進展!BTC先物投信がSECに承認される 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) ビットコイン先物に投資する投資信託がSECに承認された。仮想通貨市場に対するSECの姿勢に変化が表れているようだ。 =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(14)

      All learners essentially work by grouping nearby examples into the same class; the key difference is in the meaning of “nearby.” With non-uniformly distributed data, learners can produce widely different frontiers while still making the same predictions in the regions that matter (those with a substantial number of training examples, and therefore also where most text examples are likely to appear). This also helps explain why powerful learns can be unstable but still accurate.すべての学習者は本質的に近くの例を同じクラスにグループ化することによって作業します。主な違いは、「近く」の意味にあります。学習者は非一様分布データで (トレーニング例のかなりの数を伴うもの、及び従ってほとんどテキスト例がある可能性が高い)重要地域でまだ同じ予測をしながら広く異なる新分野を作り出すことができます。これも説明することができますなぜ強力な学びが不安定ではあるがなお正確となる可能性があることを説明する助けとなります。As a rule, it pays to try the simplest learners first (e.g., naive Bayes before logistic regression, k-nearest neighbor before support vector machines). More sophisticated learners are seductive, but they are usually harder to use, because they have more knobs you need to turn to get good results, and because their internals are more opaque.原則として、それは最も簡単な学習者を最初にしようとするために支払う(例えば、ロジスティック回帰の前の単純ベイズ、サポート ベクトル マシンの前のk−最近隣者)。高度な学習者は魅惑的だが、使用するのは通常困難です。なぜなら、彼らは良い結果を得るために回す必要がある多くのノブを持っているからで、その内部がより不透明だからです。=====================================================================

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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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2019年12月28日

情報開発と利活用20191228


    • 今日の先端技術情報20191228

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      先端技術情報

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      AI

      AIモデルを自動で圧縮、実装できるツールを開発 @IT MONOist 新エネルギー・産業技術総合開発機構とアラヤは、AIの深層学習用ニューラルネットワークモデル向けに自動で圧縮・実装できるツールを開発した。AIモデル... AIとIoTの企業利用に関する最新調査と知っておくべき言葉遣い ZDNet Japan 企業におけるAI(人工知能)とIoT(モノのインターネット)の利用に関して、IT関係者ではなくビジネスリーダーを対象にしたユニークな調査を、米SAS Instituteなど4... 無料で使えるAI搭載ドラレコアプリ「スマートくん」公開、AI事業のニューラルポケットが開発 TechCrunch Japan 画像や映像を解析するAI技術の研究開発と事業化に取り組むニューラルポケットは12月5日、自社開発のAIを組み込んだドライブレコーダーアプリ「スマートくん」...

      ブロックチェーン

      ブロックチェーンで太陽光エネルギーをP2P取引:パワーレジャーとインド政府が実験 コインデスク・ジャパン オーストラリアのブロックチェーン・スタートアップ、パワーレジャー(Power Ledger)は11月28日(現地時間)、インドのウッタル・プラデーシュ州でピア・ツー・... サプライチェーン業界におけるブロックチェーン導入のメリットとは? 金融・投資情報メディア HEDGE GUIDE ブロックチェーン技術は、これまで仮想通貨をメインとする金融分野にフォーカスされてきた。しかし、ブロックチェーンなど分散型台帳技術(DLT)は分野によって... ALIと三菱電機、水道事業でのブロックチェーン活用を実証 ZDNet Japan ドローン・AI事業、演算力シェアリング事業、エアーモビリティ事業を手掛けるA.L.I. Technologiesは、三菱電機と水道事業におけるブロックチェーン技術活用への...

      仮想通貨

      偽の仮想通貨サイトにマルウェア 北朝鮮ハッカー関与の疑い コインデスク・ジャパン 記事によると、このソフトウエアは「スマートな仮想通貨裁定取引プラットフォーム」を提供すると謳っていた「unioncrypto.vip」というアドレスのウェブサイト上で発見... バイナンス、仮想通貨Cosmos(ATOM)のステーク報酬サービスを開始 株式会社CoinPost バイナンスは新たに、仮想通貨Cosmos(ATOM)のステーキングサービスを提供する。12月5日午前9時より、ユーザーのATOM保有数を記録し始める。 仮想通貨交換所Bitgate、再開時期未定で売買など一部サービス停止に 仮想通貨 Watch Bitgateは12月3日、同社が運営する仮想通貨交換所Bitgateにて、一部のサービスを一時停止することを発表した。12月6日17時に新規口座の開設、仮想通貨... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(11)

      Another common type of theoretical guarantee is asymptotic: given infinite data, the learner is guaranteed to output the correct classifier. This is reassuring, but it would be rash to choose one learner over another because of its asymptotic guarantees. In practice, we are seldom in the asymptotic regime (also known as “asymptopia”). And, because of the bias-variance tradeoff discussed above, if learner A is better than learner B given infinite data, B is often better than A given finite data.理論的保証のもう一つの共通タイプは漸近的です。: 無限のデータを考えると、学習者は正しい分類を出力することを保証されます。これは、安心感を与えるが、その漸近的保証のため別の上の 1人の学習者を選択するは軽率でしょう。実習では、我々は、ほとんど漸近的体制 (「asymptopia」として知られている)にありません。そして、上記で説明したバイアス分散トレードオフのため、もし学習者 A が無限データをよく与えられる学習者 Bより良いなら、Bはしばしば有限のデータを与えられるA より良いです。The main role of theoretical guarantees in machine learning is not as a criterion for practical decisions, but as a source of understanding and driving force for algorithm design. In this capacity, they are quite useful; indeed, the close interplay of theory and practice is one of the main reasons machine learning has made so much progress over the years. But caveat emptor: learning is a complex phenomenon, and just because a learner has a theoretical justification and works in practice doesn’t mean the former is the reason for the latter.機械学習の理論的保証の主な役割は、実用的な意思決定の基準としてでなく、理解の源とアルゴリズム設計のための駆動力としてです。この容量では、非常に便利です。確かに、理論と実践の近い相互作用は、機械学習は数年にわたりそんなに進歩をしている主な理由の 1 つです。しかし、買い手注意:の学習は複雑な現象であり、ちょうどそれは、学習者が理論的正当であるからで、実際の作品は前者が後者の理由であることを意味しません。=====================================================================

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2019年12月26日

情報開発と利活用20191226



    • 今日の先端技術情報20191226

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      先端技術情報

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      仮想通貨

      ロシアが仮想通貨決済全面禁止へ|ビットコイン(BTC)市場に大きな不安材料となる 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) ロシア中央銀行は今後、仮想通貨決済を全面禁止する可能性があることを明らかにした。 ロシア中央銀行は、「プライベートな仮想通貨は、既存の法定通貨と同一... ビットフライヤーがXRP(リップル)取り扱い開始、新規通貨の追加は約2年ぶり コインデスク・ジャパン 国内最大の仮想通貨・暗号資産取引所bitFlyerが12月2日から、新たにXRP(リップル)の取り扱いを始めた。これで同社取り扱いの通貨は、ビットコイン、... Newsweek (ニューズウィーク日本版) 2019年12/10号[仮想通貨ウォーズ] アマゾン Kindleストアでは、 週刊ニューズウィーク日本版 「特集:仮想通貨ウォーズ」〈2019年12月10日号〉 [雑誌]を、Kindle無料アプリで今すぐお読みいただけます。

      IOT

      SAS、Intel、Deloitte、IDCによるグローバル共同調査: AIとIoTを併用する企業は、IoTだけを活用する企業 ... 紀伊民報 それによると、組織全体のIoT(モノのインターネット)イニシアティブによる価値の実現のために最も重要な要素は、人工知能(AI)の活用であることが明らかになり... IoTプラットフォームを防災向けに提供開始〜地域防災にIoTを活用し、減災へ繋げる〜 PR TIMES (プレスリリース) オープンなプラットフォームで、利用できるIoT機器やアプリケーションに、自社品と他社品、といった制限がなく、顧客の要件に合わせて自由に組み合わせることが... IoT機器を導入した無人案内型モデルハウスを群馬県高崎市にオープン 各種IoT機器を標準仕様とした ... PR TIMES (プレスリリース) そこで当社では、よりお客様に負担なく住宅購入が検討いただけるようモデルハウスにIoT機器を導入し、来場予約から退室、住宅購入に必要な情報収集の...

      AI

      メロディからAIが自動作曲。開発者向け機械学習サービス「AWS DeepComposer」発表Engadget 日本版AmazonがAIを活用した作曲ツールおよびサービス「AWS DeepComposer」を発表しました。キーボードは2オクターブ32鍵の簡易なキーボードながら、これを使っ... スマホが目の代わりになる「SeeingAI」が日本語対応。アプリ開発時のこだわりをシャイフ氏に聞く(西田宗 ... Engadget 日本版 12月3日、マイクロソフトはiPhone向けアプリのアップデートを行う。アプリの名は「SeeingAI」。視覚障害者をサポートするためのアプリだが、その内容は、AIを... AIで会議の議事録を自動作成、つくば市で実験「業務の負担を軽減したい」 Ledge.ai 茨城県つくば市では今年12月から、AIを活用した会議録などの文字起こし作業を自動化する実験を開始する。 狙いは議事録作成業務における業務負荷の軽減だ... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(9)

      6. Theoretical Guarantees are Not What They Seem理論的な保証は彼らが思うようなものではありません。Machine learning papers are full of theoretical guarantees. The most common type is a bound on the number of examples needed to ensure good generalization. What should you make of these guarantees? First of all, it’s remarkable that they are even possible. Induction is traditionally contrasted with deduction: in deduction you can guarantee that the conclusions are correct; in induction all bets are off. Or such was the conventional wisdom for many centuries. One of the major developments of recent decades has been the realization that in fact we can have guarantees on the results of induction, particularly if we’re willing to settle for probabilistic guarantees.機械学習論文は理論的保証に満ちています。最も一般的なタイプは、十分な汎化を確保するために必要な例の数にバインドです。何がこれらの保証を利用するする必要がありますか。まず、それらが可能でさえあることは顕著です。帰納法は伝統的に演繹法と対比されます: 演繹法では、その結論が正しいことを保証できます。帰納法で全ての見当がオフになります。または、従来の知恵は何世紀にも、このようでした。最近数十年の主要な開発の 1 つは、私たちが確率論的保証のために喜んで解決するなら特に我々が、事実、帰納法の結果で保証される可能性のある実現でありました。We have to be careful about what a bound like this means. For instance, it does not say that, if your learner returned a hypothesis consistent with a particular training set, then this hypothesis probably generalizes well. What is says is that, given a large enough training set, with high probability your learner will either return a hypothesis that generalizes well or be unable to find a consistent hypothesis.我々 はこのようなバインドが何を意味するかについて注意しなければなりません。例えば、もし学習者が、特定のトレーニング セットで一貫性のある仮説を返したなら、その後この仮説がおそらく一般化しているとは言わない。言わば、十分な大きさのトレーニング セットを与えられと高い確率であなたの学習者がよく一般化する仮説を返すか、一貫性のある仮説を見つけることができないだろうということです。=====================================================================

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2019年12月25日

情報開発と利活用20191225



    • 今日の先端技術情報20191225

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      先端技術情報

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      仮想通貨

      2019年の仮想通貨に関する犯罪被害額は約4800億円、セキュリティ企業がレポート発表 コインチョイス 仮想通貨やブロックチェーン関連のセキュリティ企業であるサイファートレース(CipherTrace)が、2019年第3四半期の仮想通貨業界全体の盗難などによる被害額... 先端技術の受け入れ調査、「仮想通貨は3割」と慎重姿勢=文科省 株式会社CoinPost 先端技術としてリストに入った「仮想通貨」を受け入れるとした回答が最も少なく、全体の33%に留まったという。他40%を下回ったのは、ゲノム編集食品やクローン.. 仮想通貨取引所にビットコイン資産が集中|「銀行化」進行でハッキング等のリスク上昇の恐れも 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) 仮想通貨取引所の「ビットコイン銀行」化が進行でハッキングリスク上昇の恐れ.仮想通貨取引所にビットコインユーザーの資産が集中していることが明らかになっ...

      IOT

      KCCS、Wi-Fiを活用して屋内でもIoTデバイスの位置情報を提供 ITmedia IoT(Internet of Things)機器は、物流業界などをはじめとして普及領域が広がっている。しかし、その位置情報を取得する手段として一般的なGNSS(全球測位... 国内製造業のIoT活用はなぜ進まないのか、強さの源泉たる現場力を引き出せ @IT MONOist 日本の製造業にとってIoT活用が課題となっているが、なかなか進んでいないのが実情だ。工場など向けのものづくりIoTプラットフォームの導入も10%にとどまっ... IoTが“空気清浄”という体験をネクストレヴェルへ:PARTY伊藤直樹が体験した新たなるAIRMEGAの実力 WIRED.jp IoTプロダクトのデザインやサーヴィスの設計なども数多く手がけるため、日ごろからさまざま生活家電を試用する伊藤は、空気清浄機に何を求めるのだろうか。

      ブロックチェーン

      次世代ユニコーンのグットラックスリー、ブロックチェーンゲーム開発資金をクラウドファンディングにより調達 ...The Nodist福岡を拠点とする株式会社グットラックスリーは、株式型クラウドファンディング「FUNDINNO」において、ブロックチェーン技術を進化させ、バーチャル世界に新たな... 学歴詐称、ブロックチェーンで防ぐ〜室工大がNTTと開発 日本経済新聞 室蘭工業大学(北海道室蘭市)とNTT西日本は2日、個人の学位や学歴の証明をブロックチェーン技術で裏付けする研究に取り組むと発表した。情報の流出リスク... フォビ、中国政府との関係をさらに強化 国家主導のブロックチェーン・アライアンスに参加 コインデスク・ジャパン フォビ・チャイナ(Huobi China)は中国政府が支援するブロックチェーン・アライアンスに参加した。同アライアンスは中国で最も影響力を持つインフラ・サービス・... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(8)

      If a constant number of examples is distributed uniformly in a high-dimensional hypercube, beyond some dimensionality most examples are closer to a face of the hypercube than to their nearest neighbor.例の一定数が高次元超立方体に均一に分散される場合、いくつかの次元を超えてほとんどの例は、彼らの最も近い隣人へより、ハイパー キューブの顔に近いです。And if we approximate a hypersphere by inscribing it in a hypercube, in high dimensions almost all the volume of the hypercube is outside the hypersphere. This is bad news for machine learning, where shapes of one type are often approximated by shapes of another.超立方体でそれを超球に内接することで超球に近似する場合、高次元で超立方体のほとんどすべての体積は球の外側です。これは、機械学習にとって、悪いニュースです。そこでは1つのタイプの図形が別の図形で頻繁に近似します。Building a classifier in 2 or 3 dimensions is easy; we can find a reasonable frontier between examples of different classes just by visual inspection. But in high dimensions it’s hard to understand what is happening. This in turn makes it difficult to design a good classifier. Naively, one might think that gathering more features never hurts, since at worst they provide no new information about the class. But in fact, their benefits may be outweighed by the curse of dimensionality.2次元あるいは3次元で分類子を作ることは容易です;我々は単に目視検査によって異なったクラスの例の間に合理的な新分野を見いだすことができます。 けれども高次元で何が起きているか理解することは機能を集めることは決して傷つけることはありません。なぜなら、最悪の場合彼らがクラスについての新しい情報を提供しないからです。しかし、彼らの利益は次元性ののろいによってより上まるかもしれません。=====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 17:51| 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

2019年12月24日

情報開発と利活用20191224

情報開発と利活用20191224

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”続アベ・ショックが始まった”


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    • 今日の先端技術情報20191224

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      先端技術情報

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      AI

      AI搭載「ながら運転取締りカメラ」豪州で稼働。運転中のスマホ使用を自動検出、事故削減へ Engadget 日本版 自動車を運転中にスマートフォンを操作する、いわゆる"ながら運転"は前方不注視を招き、事故のもとになります。オーストラリア・ニューサウスウェールズ州の警察... 失われゆく豚肉、AIによる養豚自動化で供給の減少・価格の高騰を防ぐ Ledge.ai 育成条件や環境をAIで自動的に最適管理および制御するもので、国際特許出願済みだ。この自動管理システムによって、生産量50%向上(日本平均比)を目指す... メキキ、ブランド品のAI鑑定サポートサービスを12月2日(月)から提供開始! PR TIMES (プレスリリース) 株式会社メキキについて株式会社メキキは、ものの鑑定力を強みとする株式会社ものばんくと課題解決のAIソリューションを強みとする株式会社チームAIBODの...

      IOT

      IoTネットワーク「Sigfox」 Wi-Fiによる位置情報サービス開始 PR TIMES (プレスリリース) 京セラコミュニケーションシステム株式会社(本社:京都市伏見区 代表取締役社長:黒瀬 善仁、以下KCCS)は、IoTネットワーク「Sigfox(シグフォックス)」の位置... IoTサービス各社に聞く(1):AT&Tジャパン編 ケータイ Watch これまでのモバイルの世界では、当然ながら、自らインフラを構築する通信キャリアの存在感が非常に大きなウエイトを占めている。しかし、IoT接続においては、... 大日本印刷、英Armと協業し、IoTデバイスを安全に管理するサービスを開発 IT Leaders 大日本印刷(DNP)は、IoT機器等に組み込むセキュアエレメント(eSE)を2018年に開発した。暗号鍵や証明書などを保持し、通信の際に重要情報の暗号化や...

      ブロックチェーン

      ブロックチェーンで5Gのデータを保護:シスコの特許 コインデスク・ジャパン ネットワーク機器大手のシスコ(Cisco)は、ブロックチェーンを活用して5Gネットワークのデータを保護する方法に関する特許を取得した。 11月26日(現地時間)付... 新総裁が就任、アジア開発銀行のブロックチェーンの取り組みは?【ADB】 コインデスク・ジャパン アジア開発銀行(ADB)は12月2日、前財務官で内閣官房参与(兼財務省顧問)の浅川雅嗣氏を新総裁に選出したと発表した。ADBの歴代総裁はすべて日本人... 世界No.1ブロックチェーンゲーム『My Crypto Heroes』が手塚プロダクションとコラボ!最先端ゲームに ... PR TIMES (プレスリリース) ブロックチェーンゲーム専業開発会社として、数多くのゲーム(モバイルソーシャルゲーム、PCオンラインゲーム、家庭用ゲーム等)およびプラットフォームの開発・... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(7)

      1. Intuition Fails in High Dimensions高次元で直観力が不足After overfitting, the biggest problem in machine learning is the curse of dimensionality. This expression was coined by Bellman in 1961 to refer to the fact that many algorithms that work fine in low dimensions become intractable when the input is high-dimensional. But in machine learning it refers to much more.オーバーフィット後、機械学習の最大の問題は、次元の呪いです。この表現は、低次元入力で正常に動作する多くのアルゴリズムが、入力が高次元の時、取り扱いにくなるという事実を参照するため 1961 年にベルマンによって鋳造されました。しかし、機械学習でより多くを参照します。固定サイズ トレーニング セットは、入力空間の減少割合をカバーするので、正しく一般化は例の次元 (機能の数) の成長、指数関数的に難しくなります。The general problem with high dimensions is that our intuitions, which come from a 3-dimensional world, often do not apply in high-dimensional ones. In high dimensions, most of the mass of a multivariate Gaussian distribution is not near the mean, but in an increasingly distant “shell” around it; and most of the volume of a high-dimensional orange is in the skin, not the pulp.高次元の一般的な問題は、3 次元の世界になると、私たちの直観が、多くの場合は高次元のものではしばしば適用されないということです。高次元で多変量ガウス分布の質量のほとんどは平均近くにないがますます遠いその周りの" シェル"にあり; それのまわりの高次元のオレンジの体積のほとんどが皮にあり果肉ではありません。=====================================================================

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    • クリスマスイブ

      この投稿をInstagramで見る Sunmi Tongan(@tongansunmi)がシェアした投稿 - 2019年Dec月23日pm3時49分PST

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 11:20| 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

2019年12月22日

情報開発と利活用20191222



    • 今日の先端技術情報20191222

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      先端技術情報

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      AI

      「AIには勝てず」 韓国トップ棋士が引退 日本経済新聞 【ソウル=鈴木壮太郎】韓国トップ棋士で、米グーグル系の英ディープマインドの囲碁向け人工知能(AI)ソフト「アルファ碁」と対局した李世○(石の下に乙、イ・... AIで議事録作成会議の文字起こし業務の効率化へ 時事通信 つくば市は、株式会社NTTデータとともに、クラウドサービスを利用したAI議事録ソリューションによる業務効率化に関する共同研究を12月より開始します。 AIが選んだ2019年ラーメン店ランキング 評論家は「1位に驚いた」 アエラドット 朝日新聞出版 本当にうまいラーメンはどの店か。AI(人工知能)を使って集計した『AIが選ぶ本当に美味しいラーメン百名店 in 東京 2019』を、現役東大生らで構成された...

      仮想通貨

      中国が新たな仮想通貨規制。HSBCが2兆円超えの資産をブロックチェーンで追跡計画 11月22-29日【1 ... コインデスク・ジャパン 過去1週間に起きた仮想通貨(暗号資産)・ブロックチェーン分野のニュースを振り返ろう。11月22日(金)-29日(金)には、中国が新たな仮想通貨規制を始め、... 北朝鮮に仮想通貨の知識伝達疑い 米IT専門家を逮捕 朝日新聞 北朝鮮に渡航し制裁逃れのための暗号資産(仮想通貨)に関する知識を与えたとして、ニューヨーク南部地区連邦地検は29日、シンガポール在住で米国籍のIT... 北朝鮮に仮想通貨の知識伝達疑い 米IT専門家を逮捕 朝日新聞 北朝鮮に渡航し制裁逃れのための暗号資産(仮想通貨)に関する知識を与えたとして、ニューヨーク南部地区連邦地検は29日、シンガポール在住で米国籍のIT... ブ

      ロックチェーン

      泥棒ドローンを防ぐ特許を取得:IBM、ブロックチェーンを活用 コインデスク・ジャパン アマゾン、DHL、フェデックス(FedEx)はあなたの家に荷物を届ける配送用ドローンを開発している。だがIBMはドローンが荷物を盗む未来を描いている。 造業 ×ブロックチェーンカオスマップ大公開! 時事通信 ブロックチェーンのビジネス開発向け情報サイト「BaaS Info」を運営する株式会社digglue(代表取締役社長:原 英之 本社:東京都文京区)が、製造業でのブロック... 電縁、ビジネス面・技術面どちらにも対応したブロックチェーン教育サービスを提供開始 産経ニュース 株式会社電縁.ブロックチェーンリテラシーを向上したい様々な企業様のニーズにお応えする「ブロックチェーン教育サービス」. 株式会社電縁の提供する「ブロック... =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(5)

      4. Overfitting Has ManyFacesオーバーフィットは多くの顔を持つWhat if the knowledge and data we have are not sufficient to completely determine the correct classifier? Then we run the risk of just hallucinating a classifier (or parts of it) that is not grounded in reality, and is simply encoding random quirks in the data. This problem is called overfitting, and is the bugbear of machine learning. When your learner outputs a classifier that is 100% accurate on the training data but only 50% accurate on test data, when in fact it could have output one that is 75% accurate on both, it has overfit.我々 が持っている知識とデータが完全に正しい分類を決定するのに十分でなければどうですか。その時、我々 は現実にもとづかない分類子 (あるいは、その部分) の幻覚を起こすリスクを冒し、そしてデータのランダムな癖をエンコーディングを単にするだけです。この問題は、また、オーバー フィットと呼ばれ、機械学習のお化けとなります。ときにあなたの学習者がトレーニング データで100% 正確だが、テスト データで50% だけ正確な分類子を出力するとき、事実、それが両方で75% の精度のものが出力できるとき、それはオーバーフィットです。Everyone in machine learning knows about overfitting, but it comes in many forms that are not immediately obvious. One way to understand overfitting is by decomposing generalization error into bias and variance. Bias is a learner’s tendency to consistently learn the same wrong thing. Variance is the tendency to learn random things irrespective of the real signal. A linear learner has high bias, because when the frontier between two classes is not a hyperplane the learner is unable to induce it. Decision trees don’t have this problem because they can represent any Boolean function, but on the other hand they can suffer from high variance: decision trees learned on different training sets generated by the same phenomenon are often very different, when in fact they should be the same.機械学習で誰もがオーバーフィットについて知っていますが、それはすぐに明白ではない多くの形態でやって来ます。オーバーフィットを理解する一つの方法はバイアスと相違に汎化誤差を分解することによります。バイアスは、一貫して同じ間違いを学ぶ学習者の傾向です。相違は、実際の信号に関係なくランダムなことを学ぶ傾向です。ときに 2 つのクラス間のフロンティアは、平面ではないため学習者はそれを誘発できないので、高バイアスがかかります。デシジョン ツリーはこの問題を持っていない。なぜなら任意の論理関数を表すことができますが、その一方で高相違に苦しむ可能性がありますので:さまざまなトレーニング セットについて学んだ同じ現象によって生成されるデシジョンツリーが頻繁に非常に異なります。そのとき実際に彼らは、同じでなければなりません。=====================================================================

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