2017年1月12日のブックマーク (9件)

  • kerasとchainerの違い - HELLO CYBERNETICS

    KerasとChainer Keras Chainer 比較 Kerasの役割 Chainerの役割 Kerasでの実装 Chainerでの実装 使い分け Chainerがいいなあ Googleの強さ 使い分け KerasとChainer Keras KerasはTensorFlowあるいはTheanoをバックエンドとして、簡単にニューラルネットを記述することができます。もともとはTheano用でしたが、TensorFlow登場後に対応しました。開発者の中にはGoogleの方もいます。 s0sem0y.hatenablog.com Chainer 日製の深層学習ライブラリ。 ニューラルネットワークに必要な計算を柔軟に設計できます。行列などの計算としてはNumpy(GPU用にCupy)をしようしており、純粋にPythonで実装されているライブラリです。 s0sem0y.hatenablog

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    alaluta
    alaluta 2017/01/12
  • 米Yahoo終了のお知らせ。新社名「Altaba(オルタナ×アリババ)」の意味すること

    Yahoo終了のお知らせ。新社名「Altaba(オルタナ×アリババ)」の意味すること2017.01.12 18:077,543 satomi 買収の意味が透けて見えるような。 米携帯通信大手Verizonに事業売却後、米Yahoo!の社名が消滅することが、証券取引委員会(SEC)に同社が提出した最新資料で明らかになりました。 Yahoo!ブランドで現在展開しているメール、コンテンツ(スポーツや金融)はすべて、Verizon傘下に組み込まれブランドは消滅。米国の株式市場でもYahoo!の屋号は使えなくなるため、中国Alibabaの株式15%と日ヤフーの35%と特許は別会社で運用することになります。 まあ、別会社分離は昨年7月の買収発表のときからわかっていたことなのですが、その別会社の社名もわかりました。「Altaba」です。今回の買収の真意がよくわかる社名かもしれません。 「Altaba

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    alaluta 2017/01/12
  • 運動量も睡眠時間もこれひとつでモニター!指輪型デバイス「Motiv」、間もなく発売へ | Techable(テッカブル)

    1日にどの程度歩いたか、どれくらいカロリーを燃焼したかは、健康を管理するうえで重要なファクターだ。 そうしたデータを収集するのに便利なのがフィットネストラッカー。だが手首にずっとつけているのは煩わしいと感じている読者もいるかもしれない。 そこで今回紹介したいのが指輪型デバイス「Motiv」。小型ながら運動量だけでなく、睡眠時間や心拍もモニターするというスグレモノだ。 ・心拍センサーも内蔵 Motivはやや太めのチタン製リング。幅は8ミリと結婚指輪などより存在感があるが、ファッションリングとしては違和感なく身につけられる。 センサーや加速度計を内蔵し、運動時間や燃焼カロリー、走行距離、歩数などを記録するほか、運動時と安静時の心拍もモニターする。 測定したデータはすべてワイヤレスでスマホに送られ、ユーザーはアプリ(iOS)で自身の運動量が十分かどうか、睡眠が足りているかどうかなどを確認できる。

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    alaluta 2017/01/12
  • 多分もっともわかりやすいTensorFlow 入門 (Introduction) - Qiita

    TensorFlow を試してみた まず、Get started を読んでみます。 Introduction | TensorFlow いきなりTensorFlow のサンプルコードがでてきますが、ここではサンプルデータを使って、どれだけシンプルにモデルを構築できるかを見せてくれているわけです。ここはそもそも機械学習の知識が皆無だと、逆に意味がわからないと思います。 いろいろなTensorFlow の記事を見ると「機械学習知識ゼロでもいける」というのもみかけますが、TensorFlow はあくまでもツールにすぎないので、最低限の知識はあったほうが今後のためにも良いと思います。 次に、伝統的なMNIST(手書き文字認識)に取り組むということでデータのダウンロードを勧められます。MNIST 未経験なら「青いクスリ」を、ある程度機械学習に慣れた方は「赤いクスリ」をと勧められますので、ここは迷わず

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    alaluta 2017/01/12
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    alaluta 2017/01/12
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    alaluta 2017/01/12
  • ヤフーのビッグデータが可能にする、ユーザーの“精緻な”行動予測とは?

    興味関心ユーザーがどこにいるのかわからない 鍵山仁氏:続きまして2つ目。興味・関心を深掘って、より多くのユーザーにアプローチする話をいたします。 興味・関心を用いたアプローチはビヘイビア・ターゲティングといわれていまして、例えばユーザーがYahoo! JAPANのなかで「自動車を検索しました」「自動車の広告を見ました」「自動車の広告をクリックしました」といったことをもとにユーザーの興味・関心の深さに応じてターゲティングする手法です。 こういったユーザーの行動が深くなればなるほど、この興味・関心のカテゴリーがより細かくなる。このユーザーははじめ自動車に興味があったんだけれども、最終的にはこういう車種タイプに興味があるというところまでわかります。 これが約2,000種類あります。より生活に密着したもの、お仕事に密着したもの、趣味に密着したもの、いろんな興味関心、2,000じゃ足りないかもしれな

    ヤフーのビッグデータが可能にする、ユーザーの“精緻な”行動予測とは?
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    alaluta 2017/01/12
  • なぜいま「ロボット倫理学」が必要か〜問題はすでに起きている(岡本 慎平) @gendai_biz

    「ロボット倫理学」とは何か? 21世紀に入ってすでに16年が過ぎた。我々は、かつて小説漫画映画で描かれた輝かしい(あるいは恐ろしい)近未来、あの21世紀を生きている。 もちろん「SF物語に描かれた21世紀」と「現実の21世紀」の間にある隔たりは大きい。我々は鉄腕アトムが空を飛ぶ風景を見ることはないし、自我に目覚めたスカイネットの人間狩りに怯えることもない。 ただし、「現実」の21世紀でも、かつてのSFと同様に(あるいはそれ以上に)重要な問題が生じている。その一つが「ロボット倫理学」と呼ばれる新興学問領域だ。 これは、「ロボットが備えるべき倫理」を考える学問であり、その反対に「ロボットを扱う際に必要な倫理」を探求する学問でもある。 とはいえロボット倫理学は、「人工知能当に倫理を理解することは出来るのか?」とか「人間と区別のつかないロボットが作られたら彼らに人権を認めるべきなのか?」と

    なぜいま「ロボット倫理学」が必要か〜問題はすでに起きている(岡本 慎平) @gendai_biz
    alaluta
    alaluta 2017/01/12
  • TechCrunch | Startup and Technology News

    The security firm said the attacks targeting Snowflake customers is “ongoing,” suggesting the number of affected companies may rise.

    TechCrunch | Startup and Technology News
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    alaluta 2017/01/12