令和維新への挑戦

情報開発と利活用2020010７
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”万国の万国に対する闘争”
NEW!2020-01-07 10:15:14

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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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NEW!2020-01-07 10:12:27

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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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NEW!2020-01-07 10:00:54

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正月に餅を食べてたら差し歯が一本取れたので、昨日は歯医者へ。土台の歯が割れて使えなくなって...
この投稿をInstagramで見る 正月に餅を食べてたら差し歯が一本取れたので、昨日は歯医者へ。土台の歯が割れて使えなくなっているので、いよいよ部分入れ歯に！ Sunmi Tongan(@tongansunmi)がシェアした投稿 - 2020年Jan月6日pm2時21分PST

NEW!2020-01-07 07:21:23

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