不動の王者だったAppleが「最高のノートPCメーカーランキング2017年版」で5位に急落
By salchuiwt 毎年優れたノートPCのメーカーを選出しているランキング「The Best Laptop Brands」の2017年版が発表されました。2010年から不動の首位を守り続けてきたAppleが、2017年でなんと5位まで急落するという大きな変動が起きています。 The Best Laptop Brands of 2017 - Ratings and Report Cards - Laptop Mag http://www.laptopmag.com/articles/laptop-brand-ratings The Best Laptop Brandsは「レビュー(35点満点)」「デザイン(15点満点)」「サポート(20点満点)」「イノベーション(10点満点)」「価格＆品揃え(15点満点)」「保証(5点満点)」の6項目の総合点により、ノートPCメーカー10社をランキング
分子に1を足し、分母に2を足すだけで予測が良くなる話 - CARTA TECH BLOG
コインを投げを観測し、コインの表になる確率を予測するとき、みなさんはどのように予測するでしょうか。 （コイン投げに限らず、表か裏のように二値になるような予測であれば、例えば、広告のクリック率や、単語の出現率、ナンパの成功率でもなんでもいいです。） コインが表になる確率が0から1まで一様だ（まんべんなく出る）とすれば、n回投げてs回表を観測したら、平均であるs/nをその確率として予測するのではないでしょうか。 この方法をもっと複雑な言い方をすれば最尤推定(maximum likelihood; ML推定)とよびます。コインが表になる確率が一様という事前確率まで分かっている前提ならば、これは最大事後確率推定(maximum a posteriori estimation; MAP推定)ともいえます。なんか最強っぽいですよね。 他に方法があるのでしょうか。スムージングという方法もあります。スムー
第3回 コーディング面接の問題にチャレンジ！（その2）|Tech Book Zone Manatee
前回は、実際にコードを書く問題を紹介しました。今回もコードを書く問題を紹介しますが、前回とは少し違ったタイプのものを紹介します。書籍『世界で闘うプログラミング力を鍛える本 ~コーディング面接189問とその解法』の問題7.8より出題です。 早速はじめよう 前回のように"紙"と"ペン"を用意してください。 紙とペンだけでオセロのゲームを実装するなんて無理だろうと思ってしまいそうですが、『オブジェクト指向で』とあるところがポイントです。オセロのゲームが題材になっていますが、問題の記述をよく見ると斜め方向から挟んだ場合の記述がありませんし、ルールについてはかなりあいまいです。ここでは、オセロゲームそのものよりも設計に対する考え方を問う問題と捉えることが重要です。 ゲーム内容の確認 まずは簡単な例からはじめましょう。オセロのゲームを次のように進めていったとします。 1. オセロ板の中央に白と黒の石を
DeepMindのSonnetを触ったので、TensorFlowやKerasと比較しながら解説してみた - Qiita
#はじめに GoogleのDeepMindが社内的に使っている深層学習ライブラリSonnetを公開したので、試しに触ってみました。TensorFlowやKerasと比較をしながら解説していきたいと思います。まだ触ってみたばかりで細かい内容をお話することは出来ませんが、少しでもSonnetが気になっている方の力になれれば嬉しいです。 間違ってる部分や質問などありましたらコメントして頂けると幸いです。 Excited to release #Sonnet - a library for constructing complex Neural Network models in TensorFlow. Get started: https://t.co/bX8EBKZXgz pic.twitter.com/JulwIPNUMm — DeepMind (@DeepMindAI) 2017年4月7日
Kazuto Suzuki on Twitter: "ユナイテッド航空の米国内線がオーバーブッキングだったが、800ドルと一泊無料のボーナスをつけても誰も降りなかったため、コンピュータが4人を選び強制的に降ろそうとしたがそれを拒否した乗客をシカゴ市警が強制的に引きずり下ろした。 https://t.co/zIkVsgW5EJ"
ユナイテッド航空の米国内線がオーバーブッキングだったが、800ドルと一泊無料のボーナスをつけても誰も降りなかったため、コンピュータが4人を選び強制的に降ろそうとしたがそれを拒否した乗客をシカゴ市警が強制的に引きずり下ろした。 https://t.co/zIkVsgW5EJ
†全方位木DP†について - ei1333の日記
全方位木DPは思考停止アルゴリズムとして有名です. ここでは実装方法を例題とあわせて適当に紹介します. 全方位木DP とは 全方位木DP とは何を指すのでしょうか. 僕は知りません. 悲しいね. 普通の木DP は, 任意の頂点の部分木だけを対象とした DP を行うのに対し, 全方位位木DP は任意の頂点を根とした木について DP をするイメージです. 全方位木DP の実装方法 思考停止アルゴリズムなので簡単です.(難しい問題は難しいけど) 木が与えられる. 適当な頂点を根として, 木を有向木とみなす. ここでは根を頂点 としている. 任意の頂点を根とした部分木について, 部分木の根に "必要な情報" を求める. 頂点 を根とする部分木についての "必要な情報" を としている. 頂点 について を根とし頂点 から親への辺を取り除いたときの問題の解が, の子の たちを使って求めることができれ
またもやTensorFlowが強化！！深層学習ライブラリ「sonnet」の登場【使ってみた記事紹介を追加】 - HELLO CYBERNETICS
新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社製であること TensorFlowと共に使える TensorFlow TensorFlowの役割 TensorFlowの追加ライブラリ Keras TensorFlow-Fold edward sonnet sonnet使ってみた記事まとめ 多分日本語最速で出た使ってみた記事 インストールから丁寧に コードに対するコメントが豊富で参考になる記事 新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社が社内で利用していた深層学習ライブラリです。 昨日これがオープンソース化されました。 DeepMind社製であること DeepMindは現在Google傘下の人工知能開発企業です。 圧倒的な専門家集団の集まりであり、深層学習の研究にGoogleが乗り切る際に、DeepMind社は買収されました。その後、資金力と研究力を
グーグル、スマホを利用した機械学習モデルの改良をテスト中
Googleは、人々が人工知能（AI）を使ったサービスを利用するほど、そのサービスが改善される新たな方法を導入する。 Googleは、同社のモバイルサービスで「Federated Learning」と呼ばれるアプローチを用いることで、基礎となる機械学習モデルを改良できるかどうかテストしている。 その仕組みはこうだ。まず現時点の機械学習モデルがスマートフォンにダウンロードされ、スマートフォン上のデータから学習することで改良される。ローカルで生じたすべての変更は、要約された小規模なアップデートにまとめられる。このアップデートは暗号化された通信によってGoogleのクラウドに戻されて、他のユーザーのアップデートとともに平均化されることで、共通のモデルが改良される。 スマートフォンに保存された機械学習モデルも継続的に改良されるため、エンドユーザーにとっても恩恵となる。 Googleによると、このア
AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
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「失敗作」から学んできたApple社の歴史：画像ギャラリー
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ジェット・リョー on Twitter: "アメリカのTV史に残る長さとも言われる、マット・デイモンとジミー・キンメルの10年以上続く戦いがステキすぎるので皆に知ってほしい（そしてノリノリで巻き込まれるベン・アフレック） https://t.co/Nwy1FBYGBl"
GitHub - Developer-Y/cs-video-courses: List of Computer Science courses with video lectures.