FizzBuzz Zero ―― 人類の知識なしでFizzBuzzをマスターする
for i in range(1, 101): if i % 15 == 0: print("FizzBuzz") elif i % 3 == 0: print("Fizz") elif i % 5 == 0: print("Buzz") else: print(i) プログラム問題としてあまりにも有名になってしまったので、今ではあらゆる言語のFizzBuzzがそろっています。面白いですね。 深層学習 で FizzBuzz この記事の読まれている大半の方は、FizzBuzzを書くのにあまり苦労しないでしょう。 しかし、あなたが何かの拍子でプログラムの書き方を忘れてしまったらどうでしょう？ 心配する必要はありません。そういうときこそAIの出番です。 最近は空前の人工知能ブームで、猫も杓子もDeep Learningです。 実際、Deep LearningによるFizzBuzzは、いくつも先例
ラーメン二郎とブランド品で AutoML Vision の認識性能を試す | Google Cloud 公式ブログ
この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？ データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48
ノンプログラミング機械学習のDataRobotが新パッケージ発表、大阪ガスの河本氏が利用経緯を説明
ノンプログラミング機械学習のDataRobotが新パッケージ発表、大阪ガスの河本氏が利用経緯を説明：新規事業の模索にも活用 DataRobotの日本法人が、「市民データサイエンティストのための」ノンプログラミング機械学習ソフトウェア／サービス「DataRobot」で、ライセンスとサービスを組み合わせたパッケージを発表した。前日に実施された説明の場では、大阪ガス情報通信部ビジネスアナリシスセンター所長の河本薫氏が、DataRobotの活用経緯について話した。 DataRobotの日本法人は2018年3月13日、同社のノンプログラミング機械学習ソフトウェア／サービス「DataRobot」で、最大50人分のライセンスと、市民データサイエンティスト育成のためのコーチング、AIプロジェクト推進支援サービスをパッケージ化した製品、「AI-Driven Enterprise Package」を発表した。
「日本は機械学習パラダイス」 その理由は著作権法にあり
「日本は機械学習パラダイスだ」。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。 なぜなのか。その理由は、日本の著作権法にある。 日本の著作権法では、「情報解析を行うために著作物を複製すること」が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。 著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた「AIビジネス法務・知財セミナー」の内容から、機械学習と日本の著作権法の関係についてまとめる。 キモは「著作権法47条の7」 機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量の猫の写真を学習させ、猫の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、猫か猫ではないかを判別する――といったイメージだ。 機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに
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「Emotet」の大規模感染を阻止した人工知能のしくみ – 日本のセキュリティチーム - マイクロソフト
