令和維新への挑戦

情報開発と利活用20200117
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”「ゼロ」の衝撃！”
NEW!2020-01-17 18:55:42

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今日の先端技術情報20200117
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先端技術情報

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IOT

［特集］建設現場のＩｏＴ／ＡＩ 電気新聞 建設業の様々な業務で、ＩｏＴ（モノのインターネット）や人工知能（ＡＩ）など先進技術が取り入れられつつある。少子高齢化に伴う担い手不足が懸念される中、業務... ハッキング不可能な通信を実現する暗号化技術が登場！ 量子コンピュータにも耐性 エキサイトニュース プライベート通信だけでなく、スマートグリッドやIoT、自動運転にも採用できるとのことで、汎用性が高いのも特徴。 現在研究チームは、同技術を備えた商用...

ブロックチェーン

「ブロックチェーンを国家戦略に」「日本でもCBDC発行を」 bitFlyer創業者・加納裕三氏 コインデスク・ジャパン ビットフライヤー創業者の加納裕三氏は、クリプト・ブロックチェーン業界の識者の国際ランキングで日本一にもなったインフルエンサー。業界の1年を振り返り、... 【国内編】2019年の仮想通貨・ブロックチェーン関連ニュース振り返り【暗号資産】 コインデスク・ジャパン 電機大手の日立製作所が、安定性の高い取引をブロックチェーン技術で支援するサービスの販売を開始した。企業間取引で不正な改ざんが防げるサービスとして... 金融領域でのブロックチェーンの活用について主要な領域5つ紹介 コインチョイス ブロックチェーンは金融のさまざまな部分に適用できる技術です。多くのニュースで目にするように実験的な取り組みも含めると、世界中で取り組みが行われて...

AI

AIが自らAIつくる もはや開発者すら不要 日本経済新聞 AI研究の有力拠点であるカナダ・アルバータ大学のリチャード・サットン教授は「人間の知識を活用する手法よりも、コンピューターパワーを活用する方が常に効果的... AI時代生き残れるのは｢変化を楽しめる｣人。2030年に必要なスキルの1位は。オズボーン・オックスフォード ... BUSINESS INSIDER JAPAN マイケル・オズボーン・オックスフォード大学教授。2013年にAIが雇用に与える影響に関する論文｢雇用の未来｣を発表。機械学習分野における世界的な研究者。 2020年01月01日 ロボット業界ニュースヘッドライン ロボスタ 2019年AI・人工知能おもしろプロダクトまとめ24選 架空のアイドル生成、写真をアニメ絵に変換、たこ焼き調理ロボット、など |https://t.co/NDtzjLwcRs... ==================================================

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NEW!2020-01-17 18:50:20

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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（1１）
7 — Learning Vector Quantization学習ベクトル量子化法A downside of K-Nearest Neighbors is that you need to hang on to your entire training dataset. The Learning Vector Quantization algorithm (or LVQ for short) is an artificial neural network algorithm that allows you to choose how many training instances to hang onto and learns exactly what those instances should look like.データ最近傍の欠点は、全体のトレーニング データセットにしがみ付く必要があることです。学習ベクトル量子化アルゴリズム (または略して LVQ) は、トレーニング インスタンスの数を選択することを可能にする人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムで、まさにそれらのインスタンスがどのようにみえるかを学習します。Learning Vector Quantization学習ベクトル量子化The representation for LVQ is a collection of codebook vectors. These are selected randomly in the beginning and adapted to best summarize the training dataset over a number of iterations of the learning algorithm. After learned, the codebook vectors can be used to make predictions just like K-Nearest Neighbors. The most similar neighbor (best matching codebook vector) is found by calculating the distance between each codebook vector and the new data instance. The class value or (real value in the case of regression) for the best matching unit is then returned as the prediction. Best results are achieved if you rescale your data to have the same range, such as between 0 and 1.LVQ の表現は、コードブック ベクトルのコレクションです。これらは初めにランダムに選択され、学習アルゴリズムの反復回数を超えてトレーニング データセットを最高に要約するため適応されます。学習後に、コードブック ベクトルはちょうどK-最近傍と同じように予測するために使用できます。最も最近傍 (最も一致するコードブック ベクトル) は、各コードブック ベクトルと新しいデータ インスタンス間の距離を計算することで見つけられます。最も一致するユニットのクラス値または(回帰の場合実質値)が、予測として返されます。実現するは、0 と 1 の間など、同じ範囲を持つあなたのデータを変更する場合最良の結果が得られます。If you discover that KNN gives good results on your dataset try using LVQ to reduce the memory requirements of storing the entire training dataset.KNN が全体のトレーニング データセットを格納するのに必要なメモリを削減するため、LVQ の使用を試みてください。 ==================================================

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NEW!2020-01-17 18:28:45

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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17日am12時11分PST

NEW!2020-01-17 17:11:32

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