A real-time 3D digital map of Tokyo's public transport system. This data visualization was produced by Akihiko Kusanagi.
Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) is a reading comprehension dataset, consisting of questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to every question is a segment of text, or span, from the corresponding reading passage, or the question might be unanswerable. SQuAD2.0 combines the 100,000 questions in SQuAD1.1 with over 50,000 unanswerable questions writt
2018/1/1時点で利用可能な、オープンデータの主要取得先を記載します。 1. 世界中の国や都市の情報 EUとイギリス Public Data EU http://publicdata.eu Open Data Europe http://data.europa.eu/euodp/en/home UK Government Data https://data.gov.uk アフリカ Africa Open Data https://africaopendata.org Code for South Africa http://code4sa.org Code for Africa https://codeforafrica.org アジア Open Cities Project http://www.opencitiesproject.org Open Nepal http://data
Any help is welcome! Project maintained by mledoze Hosted on GitHub Pages — Theme by mattgraham World countries in JSON, CSV, XML and YAML. Countries data This repository contains lists of world countries in JSON, CSV and XML. Each line contains the country: name - common - common name in english - official - official name in english - native - list of all native names - key: three-letter ISO 639-
こんにちは、らくからちゃです 『誰か間違えて100万円くらい振り込んでくれてねえかなー』と思いながら預金口座を眺めていますが、一向にその気配はありません。がっかりです。 日々、減ったり減ったりしていく銀行残高を眺めていると、みんなだいたいどれくらい持ってんのよこれ、と思いまして、色々と調べてみましたのでまとめておきます。 平均的な貯蓄高について まずはざっくり、世帯別の貯蓄高についてみておきましょう。 (出典:家計調査報告(貯蓄・負債編)平成28(2016)) 同調査結果上の貯蓄高には、株や生命保険の残高なども含まれます。貯蓄高を平均計算をすると、超富裕層が計算結果を引き上げてしまうため、中央値などを用いたほうが、『普通の結果』になりやすい傾向にあります。 また家計に関する調査は、個人単位で行うものと世帯単位で行うものがあります、今回のデータについては、世帯単位のデータであり、夫婦共働きで
「最新の気象データ」CSVダウンロードについて 「最新の気象データ」は、CSV形式のファイルとしてダウンロードすることが可能です。 CSVファイルの仕様 カンマ区切りCSV形式 文字コード:Shift_JIS 改行コード:CRLF 1行目:ヘッダ部(各要素の項目名) 2行目以降:データ部(掲載内容については気象要素ごと異なり、それぞれ以下を参照) 1時間降水量 3時間降水量 6時間降水量 12時間降水量 24時間降水量 48時間降水量 72時間降水量 日降水量 降水量全要素 最大風速 最大瞬間風速 最高気温 最低気温 現在の積雪 最深積雪 3時間降雪量 6時間降雪量 12時間降雪量 24時間降雪量 48時間降雪量 72時間降雪量 降雪量全要素 累積降雪量 現在の積雪 (休止中) 最深積雪 (休止中) 3時間降雪量 (休止中) 6時間降雪量 (休止中) 12時間降雪量 (休止中) 24時間降
MNIST 言わずと知れた手書き文字のデータ CIFAR-10 言わずと知れた10クラス(airplane, automobileなど)にラベル付された画像集。CIFAR-100というより詳細なラベル付けがされたものもある The Oxford-IIIT Pet Dataset CIFAR-10と同様、ラベル付きのデータ。その名の通り動物系 Fashion-MNIST ファッション画像のMNIST、を表したデータセット。クラス数はMNISTと同様10クラスで、画像は28x28(グレースケール)、学習:評価データ数は60,000:10,000。 MNISTは簡単すぎる、濫用されているといった問題を克服するという側面も意識されている。 iMaterialist Challenge on fashion 100万点をこえるファッション画像のデータセット。8グループ228のラベルがアノテーションさ
知りたい地域の人口ピラミッドを時系列で表示します。人口構造の変化や将来の人口規模を確認することができます。
2. ⾃⼰紹介 • 名前: takano • Twitter: @mtknnktm • 仕事: Web系企業のデータ関連あれこれ • 興味: 計算社会科学・複雑系科学 • もろもろ – Publications: https://sites.google.com/site/mtkn35699/ – Slide: http://www.slideshare.net/MasanoriTakano1 – Blog: http://mtkn.hatenablog.com/ 2 3. • ふと回帰分析したくなった時 • ふとMCMCしたくなった時 • ふと前処理したくなった時 • ふと機械学習したくなった時 • ふと集計したくなった時 • ふと社会科学したくなった時 でも iris はもう飽きた → そんなときのために、 誰でも使えるデータをご紹介 3 5. おもしろいと思った
地域経済分析システム『RESAS(リーサス)』をつかって 四国の統計データをまとめてみました。RESASは、内閣府のまち・ひと・しごと創生本部が運用している産業構造や人の流れなどのビッグデータを集約・可視化してくれるシステム。しかも無料。 産業マップ、地域経済循環マップ、農林水産業マップ、観光マップ、人口マップ、消費マップ、自治体比較マップなどを都道府県別のみならず、市町村レベルでもビジュアルでわかりやすく閲覧することができます。すごくわかりやすくて、面白いです。 農林水産業マップ。農業花火図。四国4県でそれぞれに主要な農作物が異なることがよくわかります。特に地中海性気候の瀬戸内海側と、高温多雨の高知県側とではまったく農作物が異なります。 徳島の平野部、淡路島は水色。レンコンや鳴門金時などの雑穀・芋類。 徳島の山間部は、果樹が多いのはスダチやユコウなどの香酸柑橘類。 香川県は緑、平坦な讃岐
マイクロソフト、AI研究者向けに“10万件”のデータセット「MS MARCO」を無償公開:認知システム開発、汎用AI研究の推進に向け マイクロソフトが、AIシステムの訓練に使える10万件のデータセット「MS MARCO」を公開した。匿名化された実際のデータを使った質問と回答のセットが含まれ、AIを用いた認知システムの開発を支援できるという。 米マイクロソフトは2016年12月16日(米国時間)、AI(Artificial Intelligence:人工知能)研究者向けに10万件のデータセット「MS MARCO」(Microsoft MAchine Reading COmprehension)の無償提供を開始した。MS MARCOは、匿名化された実際のデータを使った質問と回答をセットにした例となるデータセットで、AIを用いて人間のように質問を読んで回答できる認知システムの研究や開発に利用でき
日本経済の動向を把握するのに役に立つ経済指標を一覧できます。国内総生産(GDP)成長率や物価上昇率など政府・日銀が注目する指標から金融市場の指標まで、データやグラフの保存もできます。
Rには、分析手法や可視化手法を試すことのできる多くのデータセットが同梱されています。 その数は2016年12月現在で104個にも達していますが、その大半はあまり紹介されることがなく、知る機会も多くはありません。「ヘルプが英語で書かれている」というのもその要因の1つでしょうが、「数が多すぎて、何に使えるのか把握しきれない」という理由も大きいのではないでしょうか。 実は、 間瀬先生のR 基本統計関数マニュアル の巻末 パッケージ 'datasets' の情報 - RjpWiki R 3.3.1の datasets パッケージ中のオブジェクトの全ヘルプドキュメント一覧 (Google Docs) などに情報がまとまっているのですが、アルファベット順に表記されているため、データの「構造」でソートしたものがあってもいいんじゃないかな、とふと思いました。 これらのデータについておおまかに分類して、概要
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