『競輪の予想と記事』を生成するAIプログラム「AI-win(アイウィン)」を株式会社チャリ・ロトが発表AIが競輪予想を実現! 競輪・オートレースの車券投票サイトを運営する、株式会社チャリ・ロト(本社:東京都品川区、代表取締役社長:上田博雄、以下チャリロト社)が大学の開発協力を得て、競輪の予想と記事を生成するAIプログラムであるAI-win(アイウィン)を2018年10月17日にWebサイトでリリース。 株式会社チャリ・ロト(本社:東京都品川区、代表取締役社長 上田 博雄)は、競輪の予想と記事を生成するAIプログラムであるAI-win(アイウィン)を2018年10月17日にリリースいたしました。 【URL】https://ai.chariloto.com 予想サイトイメージ画像 【AI-win(アイウィン)の開発背景 】 競輪は”ライン”と呼ばれるある種のチーム戦の要素を含むため、競馬、ボー
機械学習プロセスを全体的に自動化、Microsoft Igniteで発表の「Automated Machine Learning」とは:Power BIにも搭載へ Microsoftは2018年9月下旬に開催した「Microsoft Ignite 2018」で、機械学習パイプラインを大幅に自動化する「Automated Machine Learning(Automated ML)」を発表した。Microsoft Azureの機械学習サービスであるAzure Machine Learningの一機能として提供される。 Microsoftは2018年9月下旬に開催した「Microsoft Ignite 2018」で、機械学習パイプラインを大幅に自動化する「Automated Machine Learning(Automated ML)」のパブリックプレビュー提供を開始したと発表した。Micro
Microsoftは米国時間2018年9月13日、サンフランシスコのLobeを買収することを公式ブログで発表した。Lobeはノンコーディングで手のジェスチャーや音楽視聴から深層学習モデルを構築し、アプリケーションを生成するソリューションとしてベータテスト中だった。訓練したモデルはCoreMLやTensorFlowにエクスポート可能だが、Windows MLは未サポート。今回の買収で対応する可能性が高い。 Lobe公式サイト動画より Microsoftは「AIの民主化」を目指し、多くの企業買収を進めている。2018年5月にはカルフォルニアのAI(人工知能)技術を開発するSemantic Machinesを買収し、 同年6月には機械学習を専門とするBonsaiを買収したことを発表した。Microsoftは、一連の買収について、「AI開発の簡素化する未来を楽しみにしている」(Microsoft
はじめまして、BASEビール部部長の氏原です。BASEのData Strategy Groupで機械学習エンジニアをしています。 今回初登場ということで、暑いときにいいサワーエールのお話でも......といきたいところですが、ここは開発ブログということなので仕方ありません。開発のお話をしましょう。 現在私は商品の画像に基づいて、その商品に似た商品を類似商品として提示するAPIの開発を行なっています。今回はこのAPIをYahoo!さんのNGT(Neighborhood Graph and Tree for Indexing)を使って作成したことについて書いてみようと思います。 背景 BASE株式会社はネットショップ作成サービス「BASE」を運営しています。ここで作成されたショップはそれぞれ別のWEBサイトとして公開されていますが、ショッピングアプリ「BASE」では作成されたショップを横断して
(Image by Pixabay) 勉強が進まないので、今回は与太記事でも書いてお茶を濁すことにします(笑)。ネタはこちらです。 Why your machine learning project will fail – THE DATA SCIENCE NINJA 9 Reasons why your machine learning project will fail 読んで字の如し、「あなたの機械学習プロジェクトが失敗する9つの理由」というグサグサ刺してくる論評記事です。あまりにもオリジナルの記事が素晴らしかったということか、KDnuggetsに誘われてrepostされた模様です*1。 最近は機械学習の学術・技術的研究開発も極めに極まったところで一息つく感じになってきている印象で、どちらかというとインダストリーサイドではML Opsという考え方が提唱されるようになってきています。そ
Latest Blog Posts MLflow Docs Overhaul The MLflow Documentation is getting an upgrade. Simplifying the LLM journey: From crafting and evaluation to deployment Works with any ML library, language & existing code Runs the same way in any cloud Designed to scale from 1 user to large orgs Scales to big data with Apache Spark™ MLflow is an open source platform to manage the ML lifecycle, including expe
2018/06/25 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/hacks/Read less
概要 大井競馬場に行く機会があったので、機械学習を使って競馬の結果を予測できるかをやってみました。 その結果、帝王賞で一位を当てることができたので、記事を書きます。 かなり適当な予測なので、遊びとして見てもらえたらと思います。 証拠 当たったという証拠に、記念でとった馬券画像。 機械学習で予測したものと、パドックを見て予測したものと、2つ買いました。 (びびって複勝、しかも300円) 問題の設定 大井競馬場で行われる帝王賞の1位のみを当てます。 競馬には、色々な馬券の買い方がありますが、今回は簡単でシンプルな問題設定としたかったので、1位のみを予測することにしました。 データの取得 教師あり学習を行うので、過去の競馬結果のデータが必要です。 こちらのサイトからデータをクローリングしました。 南関東4競馬場公式ウェブサイト レース情報のページから、レースに出る馬の過去情報があるページへのリン
An interactive demo of our model to manipulate attributes of your face, and blend with other faces Manipulating attributes of images of researchers Prafulla Dhariwal and Durk Kingma. The model isn’t given attribute labels at training time, yet it learns a latent space where certain directions correspond to changes in attributes like beard density, age, hair color, and so on. Generative modeling is
Breonna Taylor, George Floyd, Ahmaud Arbery, Tony McDade, Regis Korchinski-Paquet, Nina Pop, Monika Diamond, Yassin Mohamed, Finan H. Berhe, Sean Reed, Steven Demarco Taylor, Sandra Bland, David McAtee, Ariane McCree, Terrance Franklin, Miles Hall, Darius Tarver, William Green, Samuel David Mallard, Kwame Jones, De’von Bailey, Christopher Whitfield, Anthony Hill, De’Von Bailey, Eric Logan, Jamario
Guess.js provides libraries & tools to simplify predictive data-analytics driven approaches to improving user-experiences on the web. This data can be driven from any number of sources, including analytics or machine learning models. Guess.js aims to lower the friction of consuming and applying this thinking to all modern sites and apps, including building libraries & tools for popular workflows.
Data Science is quite a large and diverse field. As a result, it is really difficult to be a jack of all trades. Traditionally, Data Science would focus on mathematics, computer science and domain expertise. While I will briefly cover some computer science fundamentals, the bulk of this blog will mostly cover the mathematical basics one might either need to brush up on (or even take an entire cour
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