カオス理論で知られる複雑な状況を「機械学習」によって正確に予測する技術が開発されている
気象などの自然現象を完璧に予想することは不可能であることがカオス理論によって知られており、中でも「蝶が羽ばたいたというわずかな影響によって状態が大きく変わり得る」というバタフライ効果なども有名です。しかし、そのカオスと呼ばれる複雑な世界を「機械学習」で正確に予測する研究が進められ、際立った予測精度を実現しています。 Machine Learning’s ‘Amazing’ Ability to Predict Chaos | Quanta Magazine https://www.quantamagazine.org/machine-learnings-amazing-ability-to-predict-chaos-20180418/ メリーランド大学のエドワード・オット博士の研究チームは、カオスを機械学習で予測するシステムを研究開発しています。研究では「reservoir comput
lazyloadの解剖学
Webのパフォーマンスを改善するテクニックとしてよく使われるlazyloadですが、一口にlazyloadといっても、その仕組みを解剖すると種類や実装方法は様々でした。今回はlazyloadを広義の『遅延読込』と捉えいくつかの視点から分類してまとめ、仕様に応じた実装方法について紹介します。 と言っても一般論ではなくあくまで持論なので、そこはご容赦ください🙆 (タイトルも盛りましたがご容赦ください🙅) lazyloadの対象 lazyloadのトリガー loadイベントのObserver 1. LazyloadComponent各々がScrollViewのスクロールイベントを監視する 2. ScrollViewが自身のスクロールイベントを監視する 3. 第三者(LazyLoadHandler等)がScrollViewのスクロールイベントを監視する LazyloadComponentの形式
無料から使える！マーケターに必要な調査データが手に入る『3rd Party Data Gallery』から有益な10データを厳選してピックアップ
無料から使える！マーケターに必要な調査データが手に入る『3rd Party Data Gallery』から有益な10データを厳選してピックアップ マーケティングリサーチはもちろん、企画書の作成においても客観的な裏付けとなる調査データは必要不可欠です。 しかし、いざ必要な調査データを探そうとするものの、「一体どこを探せばいいのかわからない」であったり、政府機関やリサーチ会社から提供される調査データも「全数100ページにも及び、必要な情報を探すのが大変」だったりと、目的の調査データを見つけるのは簡単ではありません。 なにより、調査データの中には普段聞き慣れない用語が使われ、慣れていないと読み解くのすら難しい結果、再度調べなおすといった経験をしている方も多いのではないでしょうか。 そうした各種調査データを、必要な情報だけ分かりやすくパッケージ化し、データにより無償、若しくは有償で利用できるのが今
医療アプリ「Join」が保険適用できた理由とは？ーアルム坂野哲平
2017年12月5日から6日にかけてメドピア主催で行われた、世界最大規模かつ最もアクティブなグローバル・カンファレンス「Health 2.0 Asia - Japan 2017」。 本記事では、日本で初めて保険適用されたアプリ「Join」を開発した株式会社アルムの坂野哲平氏を迎えたセッション「ソフトウェアが薬事承認に至るまで」をダイジェストでお届けします。 坂野氏はセッションの冒頭で「事業会社が医療機器開発で成功するためには、5つの要素がある」と説明。成功確率が非常に低い領域とされる医療機器市場で事業展開を行う上では、マネタイズを意識することが不可欠だと語りました。 医療のバックグラウンドを持たずして市場に参入し、テクノロジーで医師をつなぐソフトウェア「Join」を開発。新規参入から4年、いかにして、日本初の保険適用を勝ち取ったのか。現在に至るまでの軌跡と、輸入超過の市場逆転を目指す未来を
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