マカティのグリーンベルトがすごい【マニラ】
この１週間ほど、マニラの中でも エルミタ・マラテ地区やケソン地区にホテルを取り、 雑然とした治安の悪い街に不安を感じていた。 本当にこんな所に住むのか？ そんな気持ちになってきていた。 いっそのこと、他の移住先を考えようかと。 しかし、マカティのグリーンベルトに来て考えは変わった。 ここはショッピングモールなのだが、 洗練度は完全に先進国レベル。 そもそも、エルミタ・マラテやケソンとは異なり、 マカティ自体がマニラの一等地。 フィリピンを代表する場所であり、 オフィス・ショッピングの中心地になっている。 そんな場所だけに、 歩いている人の階層も明確に異なっていた。 スーツ姿のビジネスマンもマカティには多い。 あやしげな人も混ざってはいるものの、 やはりきちんとした身なりの人が中心。 もう何年もスーツを着ていない私が言うのもなんだが。 グリーンベルトまでの道も雰囲気が違ったし、 そこに入って
京セラなど、皮膚腫瘍の良悪性を高精度で判定するAI診断補助システムを開発
京セラは、筑波大学が所蔵している臨床写真を用いて、90%以上という非常に高い診断精度を有する皮膚腫瘍AI診断補助システムを開発したことを発表した。 この成果は、筑波大医学医療系の藤本学教授、藤澤康弘准教授と、京セラコミュニケーションシステムとの共同研究グループによるもので、英国皮膚科学会誌「British Journal of Dermatology」に6月14日付けで掲載された。 AI診断補助システムと皮膚科専門医の皮膚腫瘍の良悪性識別率の比較(出所:京セラニュースリリース) 悪性黒色腫(メラノーマ)とよばれる皮膚がんは、見た目が「ほくろ」と類似しているため、これまで画像診断技術によるほくろとメラノーマの鑑別に関する研究が行われてきたが、一般的な臨床写真だけではその判断は難しい。そのため、特殊な10倍の拡大鏡(ダーモスコープ)で撮影された画像によるAI診断補助システムの開発が進められてお
偽アカウント削除で企業アカウントのフォロワー数はどれくらい減った？ 発表から1日経った時点での変化はこちら
» 偽アカウント削除で企業アカウントのフォロワー数はどれくらい減った？ 発表から1日経った時点での変化はこちら 特集 2018年7月12日にTwitterはフォロワー数の信頼性を高めるために、偽アカウントの一斉削除を実施すると発表した。これにより、すでにフォロワー数に変化が出ているアカウントが数多く見られる。最近はネットでの広報活動を積極的に行っている、自民党と立憲民主党のアカウントにもその変化が出ているようだ。 では、有名企業アカウントにも変化はあるのか？ 事前に確認していたフォロワー数と今日のフォロワー数を比較してみよう。なお、現時点でTwitterの偽アカ削除が完了したとは言い切れないので、あくまでも発表から1日経った段階での推移である点をご留意いただきたい。 ・有名企業アカウントのフォロワー数の推移（偽アカ削除発表から1日後） ローソン（@akiko_lawson） フォロワー数
翼がなくても飛べるんです。クモは風と電場を操って大空に舞う
翼がなくても飛べるんです。クモは風と電場を操って大空に舞う2018.07.13 21:0027,285 山田ちとら 鳥だ。飛行機だ。赤ちゃんグモだ！ 空を自在に飛びまわる鳥やチョウ、ハチなどと並んで、クモも空を飛べるなんて知りませんでした。 科学者界隈ではけっこう前から知られていたようですが、たとえばブリストル大学によればダーウィンがビーグル号で旅をしながらまったく新しい生物学史を切り開いていた頃、海のど真ん中で無数のクモが乗船してきて、それらが無風なのにも関わらずものすごいスピードで船から空へと飛び立つのを見て驚いたという話です。 所変わって山形県南陽市の水田地帯では、かつて秋の終わりになると小さな子グモたちがいっせいに糸を風に流して飛ぶ現象が初雪の前ぶれとされ、｢雪迎え｣と呼ばれていたとか。 でも、翼も羽も皮膜も持たないクモが、いったいどうやって空を飛ぶんでしょうか？ 今年6月に発表さ
いまさら聞けない機械学習の評価関数 - Gunosyデータ分析ブログ
アライアンス事業開発部の大曽根(@dr_paradi)です。 ニュースパスというアプリの分析と開発を行っております。 今回は機械学習の評価関数のお話をします。 内容は、【FiNC×プレイド】Machine Learning Meetup #1 - connpassで発表したものになります。 発表資料 いまさら聞けない機械学習の評価指標 from 圭輔 大曽根 www.slideshare.net 機械学習における評価 現在は機械学習ライブラリが充実しており、また、Webサービスの普及により学習に必要なデータの獲得も以前と比較して容易になっています。 そのため、機械学習のビジネス利用への敷居が下がっています。 予測や分類といった問題を解く際には、設定した課題に対してどのモデルが最も適しているかを評価するための指標(評価関数)が必要になります。 Kaggle*1などのコンペティションではあらか
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