令和維新への挑戦

情報開発と利活用20200106
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”デフレ脱却への打開策～貨幣を正しく理解する～”
NEW!2020-01-06 09:25:42

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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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NEW!2020-01-06 09:23:38

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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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NEW!2020-01-06 07:58:53

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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5日pm2時45分PST

NEW!2020-01-06 07:45:45

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