イタリア南部レッジョ・ディ・カラブリア（Reggio di Calabria）で、犯罪組織「ンドランゲタ（Ndrangheta）」のメンバー、パスクワーレ・コンデッロ（Pasquale Condello）容疑者の自宅を家宅捜索する警察の特殊部隊（2008年2月18日撮影、資料写真）。(c)AFP/MARIO TOSTI 【3月31日 AFP】イタリア南部を拠点とする犯罪組織「ヌドランゲタ（Ndrangheta）」が昨年1年間に稼いだ金額は530億ユーロ（約7兆5000億円）で、ファストフード大手マクドナルド（McDonalds）とドイツ銀行（Deutsche Bank）の年間売上高を合わせたよりも多かった――。こんな研究結果が、このほど発表された。 イタリアの研究機関デモスコピカ（Demoskopika）が内務省、警察、議会のマフィア対策委員会、マフィア対策庁などの資料を分析しまとめた調査

Course Meeting Times: Lectures: 2 sessions / week, 1.5 hours / session Course Description Prediction is at the heart of almost every scientific discipline, and the study of generalization (that is, prediction) from data is the central topic of machine learning and statistics, and more generally, data mining. Machine learning and statistical methods are used throughout the scientific world for thei

西 雄大 日経ビジネス記者 2002年同志社大学経済学部卒業。同年、日経BP社に入社。日経情報ストラテジー、日本経済新聞社出向、日経コンピュータ編集部を経て、2013年1月から日経ビジネス編集部記者。電機、ネットなどを担当する。 この著者の記事を見る

Theano 入門¶ 本文書ではPython用の数値計算ライブラリTheanoの使い方を説明します. 応用例としてRestricted Boltzmann Machineを実装します. はじめに¶ Theano はPython用の数値計算ライブラリです. PythonではNumpyが数値計算ライブラリの事実上の標準となっていますが, TheanoではNumpyのように計算手続きを記述するのではなく, 数式そのものを記述します. このことによって, 計算対象となる行列等の実体のプログラム内での引き回しを考える事なく, 最適化やGPUによる高速化の恩恵が受けられます. また, Theanoでは数式そのものを記述するので, 微分を (数値的ではなく) 解析的に実行する事が出来ます. TheanoはLinux, Mac OSX, Windows上で動作します. Theanoはモントリオール大学のB

はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何？ CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも

The NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) puts the power of deep learning into the hands of engineers and data scientists. DIGITS can be used to rapidly train the highly accurate deep neural network (DNNs) for image classification, segmentation and object detection tasks. DIGITS simplifies common deep learning tasks such as managing data, designing and training neural networks on multi

NVIDIA、TITAN Xと新開発のDIGITSトレーニング・システム、DIGITS DevBoxでディープラーニングを強力に推進 by Kimberly Powell · March 17, 2015 技術的にとても難しい課題に対処するため、NVIDIAでは、ディープラーニング研究の分野にかつてないほどのスピードと使いやすさ、パワーをお届けできるハードウェアとソフトウェアを新たに開発しました。 ディープラーニングというのは、最近、急速に発展している人工知能の一分野で、医療や医薬品の研究から完全自律走行の自動車の開発にいたるまで幅広い分野におけるコンピューティング・イノベーションを推進する原動力となっています。 今回、GPU Technology Conferenceの開幕にあたり4,000人の来場者を前に行った基調講演で、NVIDIAのCEO兼共同創立者、ジェンスン・フアン（Jen-H

AI開発・ディープラーニング専用PCシリーズ「DEEP∞(ディープ インフィニティ)」 人工知能や機械学習分野でのディープラーニング(深層学習)が学校、研究機関のみならず産業用途でも盛んになり「第四次AIブーム」となりました。画像解析や音声認識、文書解析など様々な業種で開発・活用が進み、「生成AI」や「大規模言語モデル」などへの活用は目覚ましいものがあります。 DEEP∞(ディープ インフィニティ)はそのようなAI開発分野の最前線でご利用頂けるディープラーニング専用ワークステーション・シリーズです。 業務ですぐに使える、設定サービスが付属 各モデルにはUbuntu 20.04 LTS + GPU Driver + NVIDIA Docker (Docker CE)の設定サービスが含まれています。DEEP∞(ディープ インフィニティ)はNGCでの動作検証済です。NGCへの登録や各コンテナのダ

バッチファイルを作成する 特定のディレクトリにあるファイルのバックアップを行うという一連の作業を考えてみます。例えば c:\test へ移動し、サブディレクトリの back ディレクトリの中のファイルを削除したあと、カレントディレクトリにあるファイルをすべて back ディレクトリへコピーする、といったことを行うには次のように実行します。 1回だけの作業であればいいのですが、毎日一回同じ作業を行うような場合、バッチファイルを使用すると便利です。バッチファイルは実行したいコマンドをファイルに記述して保存したもので、バッチファイルを実行するとファイルに記述されたコマンドを上から順に実行してくれます。 バッチファイルを作成するにはメモ帳などのテキストエディタを起動し、実行したいコマンドを順に記述していってください。先ほどのコマンドを実行するのであれば次のように記述します。 作成したテキストファイ

■“実力派”のブラック企業がノミネート？今週、「第4回 ブラック企業大賞2015」のノミネート企業が発表されましたね。 ・第4回 ブラック企業大賞2015 ノミネート企業発表！ もはや「ブラック企業」という単語は流行語大賞にもノミネートされたりして、一般認知の高いワードとなってきた感じがします。 今回のノミネート理由を見ても、どの企業もかなりの実績をひっさげてのノミネート（？）のようです。まさに労働関連法としてもグレーに近い事業活動を行なっていたようであり、CSR（企業の社会的責任）という概念はマネジメント層にはないということなのでしょうか。そうだとしたら、非常に残念でなりません。 ■ブラック企業を見極める指標 ・長時間労働 ・セクハラ、パワハラ ・いじめ ・長時間過密労働 ・低賃金 ・コンプライアンス違反 ・育休、産休などの制度不備 ・労組への敵対度 ・派遣差別 ・派遣依存度 ・残業代未

はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 * dplyrを使いこなす！Window関数編 * dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデ