あまり知られてない国産メタバース「バーチャルキャスト君」を語る｜ねこます
本日リリースされた「ルーム」のガイドをご用意しました。 初心者向けの「かんたんガイド」と、詳細な内容も含めた大長編の「ステップアップガイド」がありますので、まずは「かんたんガイド」の方からご覧ください。https://t.co/FkZMMqQBH1https://t.co/YE03XzNE12#バーチャルキャスト pic.twitter.com/fMufH3HxWS — バーチャルキャスト@VirtualCast (@virtual_cast) November 12, 2020 去年の10月にFacebookの社名がMetaになってからというもの…「メタバース」というバズワードが独り歩きして、つい昨日までVRやゲームやアプリだったはずのものまで、とにかく「メタバース」という事になってしまっている。 そこにNFTやWeb3の話が盛り上がってきて「バーチャル経済圏」だの「仮想空間での市場」だ
画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita
前書き 注意：ここに書いていることは2020年代としては、古すぎる見解になっている。 近年の自己教師あり学習の大幅な進展で、ここで述べているようなアプローチは大幅に古めかしいものになっている。 ・自己教師あり学習の進展は、画像認識タスクに対する共通のbackbone を作り出しており、後段で個々の画像認識タスクに対するfine-tuningをするアプローチに変わってきている。 ・そのため、ラベル付きの限られたデータで特徴量の抽出をしていたのが、自己教師あり学習に基づく特徴量の抽出になっている。 ・各人、自己教師あり学習について調べることをお勧めする。 主旨 単純に学習データを追加するだけでは学習が改善しないことがある。そのような場合へのヒントを著者の限られた経験の中から記述する。 はじめに 画像認識の機械学習を改善するためにはデータを追加すればよい。 そう思っている人が大半だろう。 ただ、
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