![ファミリーマート、機械学習でおむすびの発注を改善、「Google Cloud」で企業改革【Google Cloud Next ’17 in Tokyo】](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/48be64dd27c160a0e727d65f4337764c904a2bfb/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Finternet.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fiw%2Flist%2F1065%2F563%2Fcloudnext01-48.jpg)
9つのおとぎ話 CSSは迷走しています。JavaScriptでドキュメントをスタイリングしているプロジェクトでは、多くの場合誤った理由からその方式を選択しています。本稿では、よくある誤解(神話)を列挙し、そうした問題に対するCSSソリューションを紹介します。 本稿は、特定のプロジェクトや人物への攻撃を意図するものではありません。ここでは、“CSS in JavaScript”(CSS in JS)を styled-components を使用することと定義します。これは、Reactのコンポーネントをスタイリングする最近のトレンドとなっています。 styled-components の作者である Max Stoiber と Glen Maddern 、また彼らに協力した人々は皆、卓越したアイデアと善意にあふれる優秀な人々です。 完全な透明性のために断っておくと、私は react-css-mo
Microsoftが2017年1月に買収したディープラーニング技術の研究に注力する「Maluuba」が、強化学習と分割統治法を用い、パックマンでフルスコアとなる999990ポイントをたたき出すことが可能なAIを作成しました。 Divide and conquer: How Microsoft researchers used AI to master Ms. Pac-Man - Next at Microsoft https://blogs.microsoft.com/next/2017/06/14/divide-conquer-microsoft-researchers-used-ai-master-ms-pac-man/ Sorry humans, Microsoft’s AI is the first to reach a perfect Ms. Pac-Man score - Th
Google、単一の画像内で複数のオブジェクトを検出するTensorFlow向け機械学習フレームワーク「TensorFlow Object Detection API」をGitHubにて公開 2017-06-16 Googleは、単一の画像内で複数のオブジェクトを検出するTensorFlow上に構築されたオープンソースの機械学習フレームワーク「TensorFlow Object Detection API」をGitHubにて公開しました。 本システムは、コンピュータビジョンでの活用を想定しており、画像内のオブジェクトを検出、トレーニングおよびデプロイを容易にします。 GitHubページはこちら。 関連 Google、機械学習をスマートフォンだけで処理する低遅延、低電力の画像認識技術におけるコンピュータビジョンモデル「MobileNets」をGitHubにて公開 | Seamless
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