令和維新への挑戦

情報開発と利活用20200102
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”謹賀新年～赤ちゃんがたくさん産まれる国への転換を～”
NEW!2020-01-02 09:47:35

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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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NEW!2020-01-02 09:41:39

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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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NEW!2020-01-02 08:48:20

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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Jan月1日am11時33分PST

NEW!2020-01-02 04:33:30

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