まぎるぅ @yusumimi 世界規模ではブームが移り変わっているのに、新しいブームにうまく乗れないことがあるのが日本(クラウド→機械学習) pic.twitter.com/7FWNK4p2JB 2018-12-24 08:57:25 リンク Wikipedia 機械学習 機械学習(きかいがくしゅう、英: machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。 そのアルゴリズムは、第一にそのデータが生成した潜在的機構の特徴を捉え、 27 user
なんか急に以下の記事がバズりだして焦ってます。 biz-and-deep.hatenablog.com biz-and-deep.hatenablog.com ぼくは大企業で機械学習のエンジニアをしています。 機械学習はめっちゃ流行りだし、上の記事でそんなに文句があるならはよ転職しろよ!と思われそうですが、ぼく自身は転職を迷うことはあれ、大企業で働くことにも大きなメリットを感じています。 今回はそれを記事にまとめました。 ぼくは最初から大企業に就職することを志していた訳ではなく、そもそも最初はプログラマーとして働くことすら考えていませんでした。 まずは、そんなぼくがどの様な経緯で大企業に就職したか、そこから書いていきます。 [注意] 今度は実話フィクションではなく、あくまで著者個人のお話です。 ぼくが大企業に入るまで ベンチャーを一度志してめっちゃ冷めた話 ぼくは大学では情報系の学科にいた
「新元号になるのは何日?」 「平成っていつ終わるの?」 実は「平成」から新元号に変わる日にちが正式に決まっていないことをご存じだろうか。 政府は、式典などの準備を着々と進めている。しかし、新たな元号の選定作業は秘中の秘としているのに加え、新元号をいつ決定し、いつ明らかにするのか、さらにいつ切り替えるのか、まだ判断していないのだ。政府内でいま、何が起きているのか。その真相を報告する。 (政治部官邸クラブ取材班) 新元号の公表「半年程度前」 去年12月1日、安倍総理大臣ら三権の長や皇族の代表らが出席して、宮内庁の特別会議室で皇室会議が開かれ、天皇陛下が2019年4月30日に退位、皇太子さまが翌5月1日に即位されることが固まった。 その1週間後の8日の閣議で、政府は陛下の退位の日程を正式に決定し、現行憲法下では初めて、そして過去をさかのぼれば江戸時代後期の1817年以来となる退位が実現することに
(2018.1227)なんか急にバズったのでちょっと追記しました。 ディープラーニング人材はやばい奴だらけ これから「AIを仕事に導入したい!」と思う人は沢山いるでしょう。 ただ「ディープラーニング」や「AI」という言葉に関しては世間で色々な誤解がされており、正しく現状を理解できている人はとても少ないように思います。 ディープラーニングという言葉はAlexNetがでた2012年頃に流行り出しました。 実際に企業が仕事としてディープラーニングに手を出し始めたのはAWSがGPUインスタンスをリリースした頃からだと思うので2014年ぐらいからでしょうか。 まだ流行り出して5年も経っていない技術であるため、最新の研究レベルでもディープラーニングの全容は明らかになっていなかったり(参照: ディープラーニングの解釈に関するサーベイ論文) 、正しくディープラーニングを理解するための教科書や参考書などもま
357686312646216567629137という数が印刷された鉛筆が、イギリスの数学グッズにあります。 売りは、左側からどんなに削っていっても素数でありつづけること! このような #切捨て可能素数 を見つける方法がコミュ… https://t.co/GVnn1hIBXO
IT Leaders トップ > テクノロジー一覧 > AI > 市場動向 > リコー、機械学習をFPGAで実装、GPU比で26~259倍高速化、勾配ブースティング手法用 AI AI記事一覧へ [市場動向] リコー、機械学習をFPGAで実装、GPU比で26~259倍高速化、勾配ブースティング手法用 2018年12月26日(水)日川 佳三(IT Leaders編集部) リスト リコーは2018年12月26日、マシンラーニング(機械学習)の学習速度を26~259倍に高速化したと発表した。機械学習の手法の1つであるGBDT(Gradient Boosting Decision Tree:勾配ブースティング決定木)モデルの学習を高速化・低消費電力化する回路アーキテクチャを開発した。この回路をFPGAで実装したところ、CPU/GPUと比べて学習が26~259倍高速化できたという。 リコーは今回、GB
エンジニアの転職とかプログラミング教育周りで考えていたこと。 フランス革命と技術のコモディティ化 最近フランス革命やナポレオン戦争やナショナリズム、そしてクラウゼヴィッツの戦争論などを調べたりしていたんだけど、傭兵や専門技術の扱いについて、示唆的なものが多かった。 当時の傭兵は、扱いが難しかった大砲・銃火器を扱う専門集団で、技能職でもあった。それが 18 世紀になり火器の改良が進み、産業革命で効率的な生産が可能になり、そしてナポレオンによる国民軍の創設、そのヨーロッパにおける戦果によって、傭兵はその役割を終えた。 「傭兵はすぐ逃げる」というのが定説だが、彼らは金で動く専門職なので、負ける側に付く理由がないので、当然とも言える…特に戦争という、敗者の支払いが期待できない場では。そして彼らを雇う王侯貴族の経済力が、そのまま軍団の動員力に直結した。常備軍を持たない分、平時のコストも安くついた。
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