Watson日本語版、実用化レベルのアイデアが凄すぎ(次が怖い!) ｜第3回 IBM Watson日本語版ハッカソン決勝戦レポート | CHANGE-MAKERS
Watson日本語版、実用化レベルのアイデアが凄すぎ(次が怖い!) ｜第3回 IBM Watson日本語版ハッカソン決勝戦レポート 第2回から、わずか3か月。早くも第3回 IBM Watson日本語版ハッカソン決勝戦が2016年6月29日、東京・汐留のソフトバンク本社で開催されました。総評で同社佐藤貞弘常務執行役員が「こなれてきた」と述べたように、実用化を強く意識した本気のプロトタイプが目白押し。さらに参加チームも多彩。スタートアップは当然のこと、企業として公式参戦したチームも多く、総勢54チームが約1か月にわたって濃厚な戦いを繰り広げました。その中から決勝戦にコマをすすめたのは、わずか5チーム。選りすぐりの作品をご紹介します。 テーマは『スマート○○○○』です。 動画再生中のミスマッチ広告をどうにかしたい 第3回 IBM Watson日本語版ハッカソン で、最優秀賞であるWatson賞を
Googleは「モバイルファーストからAIファーストへ」。その理由は、いずれデバイスという概念は消え去り、インテリジェントなアシスタントになるから
Googleは昨年8月に「Alphabet」とその傘下企業群という形に組織構造を変更したため、今年の手紙はGoogle CEOとなったSundar Pichai氏が本文を書いています。 この手紙ではGoogleの今後の方向性が明確に示されています。それは機械学習やAI（人工知能）への傾倒です。 Googleは創業当初からこの分野へ積極的に投資しリードしてきた存在ですが、今年の手紙の中でPichai氏は「We will move from mobile first to an AI first world.」（私たちはモバイルファーストからAIファーストの世界へ移るつもりだ）と、その変化を明確にしました。 その背景にある考え方はどのようなものでしょうか。手紙はいくつかの章に分かれているので、章ごとのサマリを紹介しましょう。 Knowledge for everyone: search and
岩波データサイエンス
岩波データサイエンス サポートページ 各巻に対応する内容は，上のバーの３本線「三」をクリックして左に表示されるメニューからご覧ください （トップページの内容が空白の場合も，メニューで下位の階層をクリックして頂くと内容が表示される場合があります） 新グーグル・サイトに移行しました．自動変換のため，見難くなっている部分，表示されない部分がありますが，ご容赦ください シリーズ「岩波データサイエンス」では、統計科学や機械学習など、データを扱うさまざまな分野について、多様な視点からの情報を提供することをめざします。まったくの初歩からやや高度な話までのいろいろな手法の解説、実務に役立つソフトの使い方、さらには各領域のサイエンスや応用に踏み込んだ内容まで、多彩な記事を掲載します。 装丁には蛯名優子さんの作品を使わせて頂いています。蛯名さんのホームページはこちらです。 【公式ツイッターアカウント】ツイッタ
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表 米マイクロソフトは、米フロリダ州オーランドで開催中のイベント「World Partner Conference 2015」で、ビッグデータの保存、管理、分析、機械学習、表示の一連の機能を統合したMicrosoft Azureの新サービス「Cortana Analytics Suite」を発表しました。 サティア・ナデラ氏「Cortana Analytics Suiteは、組織内のすべてのデータをネイティブフォーマットのまま保存し、それをさまざまな仕組み、ストリーム分析や機械学習やSQLやMapReduceなどで分析できる」 Cortana Analytics Suiteは、Microsoft Azureのさまざまな機能を統合しています。例えば、データの保存に「Azure Data
AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 業界動向 ＞ 市場動向 ＞ AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 業界動向 業界動向記事一覧へ [市場動向] AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 2015年7月15日(水)田口 潤（IT Leaders編集部） リスト 米国ではベンチャーキャピタリストなどの投資家が、担当分野の俯瞰図（ランドスケープ）を作成し、公開しているケースがある。分野の動きを追ったり企業動向を把握するには状況を一覧して把握できる俯瞰図が、とても都合がいいからだだろう。この種の整理は日本のITリーダーにとっても大いに参考になる。 例えば、Machine Intelligence（http://www.shivonzilis.com/）。いわゆるスマートマシン分野の俯瞰図だが、コア技術だけでもArtificial Intel
TheWave
とは、二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちのコミュニティであり、プラットフォームです。 TheWaveとは、二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちのコミュニティであり、プラットフォームです。核になっているのは、TechWave塾改めTheWave湯川塾の塾長である湯川鶴章と、同塾の塾生OB・OGたち。ただ湯川鶴章と塾生に限定されるわけではなく、同じように二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちをも取り込んだ大きなコミュニティを目指します。 またプラットフォームとしているのは、このブログTheWave.jp上で同じような志を持った人たちの活動を記事として取り上げることで、そうした人たちの活動を支援したり、新しいプロジェクトの立ち上げを推進することを目指しているからです。
『Amazon Machine Learning Concepts』を読んでみた | DevelopersIO
Amazon Machine Learningが公開されて一月半程経ちますが、当ブログを御覧の皆様はこのサービスについてどの程度利用されていますでしょうか？弊社でも幾つかの案件で試験的に使ってみたり、社内でこの分野について興味を持っているエンジニア達が色々触って試行錯誤している状況です。 私もそんなAmazon Machine Learningに興味を持っているうちの1人ではありますが、私自身、機械学習や統計学についてはそこまで詳しかったり、関連する分野での経験をして来ている訳ではありません。むしろ初心者な方です。そんな私がこのサービスを理解するに当たり、そのコンセプトを解説したドキュメントが公開されていましたので読んでみました。読み進めて行く過程で関連しそうなWeb資料やドキュメント等も併せて参考にしてみたのですが、なにぶん初心者なもので『その理解、言葉の使い方間違ってんじゃね？』的なと
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
アマゾンの“おすすめ”で鍛えた機械学習技術、AWSがサービス化
Amazon Web Services（AWS）は4月9日、マネージド型の機械学習サービス「Amazon Machine Learning」の提供を開始した。多額のインフラ投資をすることなく、AWSのストレージやデータベースに蓄積された大量のデータを使って、簡単に将来予測を実行できる。 機械学習（ML：Machine Learning）は、大量の過去データを「学習用データセット」として利用することで、ビジネス判断を支援する結果予測の方程式（予測モデル）を作成する技術。人間が予測モデルを作成する場合、数学統計やデータ分析に対する深い知識を持つ人材や、予測モデルを反復的に実行／修正する作業（トレーニング）が必要となるが、機械学習では大量のデータを自動処理することで、こうした負担を大幅に軽減する。 機械学習技術は、たとえば金融取引における不正トランザクションの検知や、商品の需要予測、カスタマーサ
［脳に挑む人工知能5］Watsonテクノロジーの全貌、IBMはなぜAIと呼ばないのか
あるときは銀行の窓口業務をこなし、あるときはがん患者の治療方針を提案し、あるときは独創的な料理を作る――。米IBMの「Watson」が提供するアプリケーションはあまりに多彩で、捉えどころがない。 Watsonとは、いったい何を指す言葉なのか。IBMは、クイズ王を破ったこのコグニティブ（認知）システムを、どうビジネスに結びつけるつもりなのか。英語向けのWatsonを日本語に対応させることは、本当に可能なのか。 これらの問いに最も適切な答えを返せるのは、Watson Groupの指揮を執るIBMシニア・バイス・プレジデントのマイク・ローディン氏だろう。 ローディン氏は、Software Solutions Groupの責任者だった2011年半ば、クイズ番組「ジョパディ！」でWatsonがクイズ王を破ったシーンをテレビで見て、思わず「I want that！（これが欲しい！）」と叫んだという。翌
ビッグデータは人工知能に任せた！［1］ 人工知能を制する者が勝つ
いま脚光を浴びている人工知能。グーグルやマイクロソフト、フェイスブック、バイドゥ（百度）といった米中の大手IT企業が、この分野への投資を加速している。人工知能を使えば、人間には扱いきれない膨大なデータの中からビジネスに役立つ「意味」や「知識」を引き出せるからだ。 今まで使い道がなかった「眠れる情報」を宝の山へと変えることができる——。 そのことに気付いた先進企業が人工知能開発に猛烈な勢いで突き進んでいる。米中企業だけではない。日本企業も走り始めた。人間の脳を模倣した新技術「ディープラーニング」によって急速に実力を増した人工知能技術の最前線に迫る。 人工知能を制する者がビッグデータを制し、さらにはビジネスすら制する。大量のデータから「意味」を見い出す人工知能の開発に、数多くの企業がまい進している。鍵となっているのがディープラーニング（深層学習）だ。 自動車の進行方向に人がいる。ドライバーは、
時系列分析Ｉ ――ARMAモデルと時系列分析
連載バックナンバー はじめに 今回は時系列分析について紹介します。ビジネスで生成されるデータの多くが“時間“の項目を含む時系列データで、1週間の傾向や季節変動などを分析する際など、さまざまな場面で時系列の分析が必要となります。 時系列分析（Time Series Analysis）とは？ 時系列分析（Time Series Analysis）は、株価や為替レートなど金融関連の時間とともに変化するデータを分析し予測するために発達してきました。「時系列計量経済学（Time Series Econometrics）」などの学問の中で論じられているデータ分析の中では、比較的歴史のあるテーマです。それだけに、定式化するためのさまざまなモデルが提案されていて、1つの変量を分析するためのモデルだけでも、表1のように多くのモデルがあります。 略称 説明 AR
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
第30回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 30th)−機械学習活用・マーケティング 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2013/10/19 "第30回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) −機械学習活用・マーケティング 祭り−"を開催しました。 第30回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) ー機械学習活用・マーケティング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 30th 参加者セキココ：第30回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [
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スマホ内蔵カメラを3Dセンサーにハック：MS研究部門が開発（動画あり）
［機械学習革命2］常識破りのパターン認識
