観光に携わる業界からの遺書
勤めている企業は業界ではそこそこ大きいが、今月来月で大規模な解雇が行われる。 その解雇のリストに載せられるか否か怯えるぐらいなら、と先んじて退職をすることにした。 『コロナウイルスが落ち着いたら』 『(宿泊・観光・旅行・運輸・その他携わる全て)業には申し訳ないけれど』 例えるならば長い冬のような今の感染状況を抜けた先の春で、この業界はおそらく殆どが生きていないという実感がある。どの業界よりも早く影響を受け収入はゼロからマイナスとなり、どの業界よりも遅く影響から脱するから。 何故落ち着いてからキャンペーンを始めないのか。落ち着く時には死んでいるからだ。 何故このような状況下でキャンペーンは動いているのか。最初に影響を受けた為に以前より対応が検討され今やっと始まるからだ。 修学旅行が無くなったと言う学生達へ。数十・数百人以上が一斉に動く修学旅行というイベントは地方に行けず地方にこれず、手配でき
AIにおける「次元の呪い」解決へ、富士通研が機械学習の最有力学会で発表
富士通研究所は2020年7月13日、ディープラーニング（深層学習）における教師なし学習の精度を大幅に向上できる人工知能（AI）技術「DeepTwin」を発表した。AI分野の長年の課題だった「次元の呪い」を、映像圧縮技術の知見を活用することで解決したとする。同社は論文を機械学習の最有力学会である「ICML 2020」で7月14日に発表する。 「次元の呪い」とは、データの次元（要素数）が大きくなると、そのデータを分析する際の計算量が指数関数的に増大する現象を指す。次元の呪いを回避するため、一般的に機械学習の高次元データは次元を減らす。 ただ従来の手法には、次元の削減に伴ってデータの分布や確率が不正確になる課題があり、それがAIの精度低下を招く一因になっていた。例えば分布や確率が実際と異なると、正常データを異常と誤判定してしまうような間違いを引き起こしてしまう。 富士通研究所は今回、ディープラー
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
