ディープラーニングとは｜活用方法・導入方法などをわかりやすく解説 - Neural Network Console
ディープラーニングとは、人工知能技術の中の機械学習技術の一つです。人間の手を使わず、コンピューターが自動的に大量のデータの中から希望する特徴を発見する技術を指します。 この記事では、ディープラーニングの意味や活用方法、導入方法などについてわかりやすく解説します。ディープラーニングを利用してより業務を改善したい場合の参考にしてください。 ソニーのNeural Network Consoleなら、ドラッグ＆ドロップで簡単にディープラーニングを用いた高度なAI開発が実現できます。 ディープラーニングの開発基盤をお探しの方は、無料体験もございますのでお気軽にお試しください。 ディープラーニングとは ディープラーニングとは、コンピューターが自動で大量のデータを解析して、データの特徴を抽出する技術です。深層学習、またはDLと呼ばれることもあります。人工知能技術の中には機械学習が含まれており、ディープラ
次世代自律マシンのための NVIDIA 組込みシステム
Far Edge Vision AI 開発を変革する NVIDIA は、強力なマイクロサービスと API を導入して、これまで以上に迅速なエッジ AI を実稼働環境にもたらします。 AI はビジネス プロセスの自動化、データ分析によるインサイトの獲得、顧客と従業員との関わりなど、競争上の優位性を推進しています。NVIDIA® Jetson™ は、自律マシンとその他の組込みアプリケーションの世界をリードするプラットフォームです。小型で高性能なコンピューターの Jetson モジュール、ソフトウェアを高速化する NVIDIA JetPack™ SDK、センサー、SDK、サービス、開発をスピードアップする製品からなるエコシステムが含まれます。Jetson は、他の NVIDIA プラットフォームに使用される、AI ソフトウェアやクラウドネイティブ ワークフローとの間で互換性があり、ソフトウェア
ディープラーニングなどに活用可能なカメラ「VRK-C301」を発表 パナソニック
近年、マーケティング分析や介護、看護支援、工場入退室管理などに使用するための人物属性推定や動作検出といった複雑な画像解析技術への利用ニーズが高まっている。 同社によると、IoTカメラを利用した画像解析には、画像を意味のあるデータに変換する「画像解析」と、IoTカメラ内で画像を解析し、クラウドと分散して処理する「分散処理」、顧客、現場ごとにカメラの状態を管理する「個別管理」の3つの要素が不可欠だという。 Vieurekaプラットフォームはこの3要素を実現するためのプラットフォームで、IoT機器による画像解析や、クラウドからIoT機器（CPU内蔵のIoTカメラ）の管理、IoTカメラ内のアプリのアップデートができ、IoT機器とAIを組み合わせたサービスを実現するために必要なアプリ開発のためのSDK（ソフトウェア開発キット）と運用基盤を提供している。 アプリケーション開発環境を拡張 関連記事 Mi
CBAS データ分析実務スキル検定
第2回 全国統一試験 より一層の受験機会の拡大のため、IBT方式による全国統一試験を実施します。 試験期間 2024年6月21日（金） ~6月22日（土） 申込み期間 2024年4月1日（月） ~ 5月31日（金） 試験形式 受験者ご自身のパソコン・インターネット環境を利用し、受験いただく試験方式です。 受験日時は所定の試験期間・開始時間から選んでお申込みいただきます。 データ分析実務スキル検定CBASについて デジタル時代のビジネスパーソンに求められる 実践的なデータ分析スキルを可視化し、評価するための検定試験 DXの流行とともに、データ活用はあらゆる企業で始まりました。 これまでごく一部の企業で、一部の専門家だけが分析スキルを有していればよかった時代は終わり、 これからは、全てのビジネスパーソンに実践的なデータ分析スキルが求められます。 データ分析実務スキル検定は、これからの時代のビジ
最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック 第2版
2022年5月14日紙版発売 2022年4月28日電子版発売 菅由紀子，佐伯諭，高橋範光，田中貴博，大川遥平，大黒健一，森谷和弘，參木裕之，北川淳一郎，守谷昌久，山之下拓仁，苅部直知，孝忠大輔 著 A5判／328ページ 定価2,750円（本体2,500円＋税10%） ISBN 978-4-297-12832-6 ただいま弊社在庫はございません。 →本書の新版が発行されています。 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」の公式リファレンスブック第2版です。 2022年6月の試験から，出題範囲となる「データサイエンティストスキルチェックリスト」がver.3からver.4へ。 それにともなって計185個に増加したスキル項目について，要点と学習のポイントを基本から一つひとつ解説しています。 第一線で活躍する執筆陣
１ドル150円ならアジア金融危機再来も、円安終了近いか－オニール氏
1日を始める前に押さえておきたい世界のニュースを毎朝お届け。ブルームバーグのニュースレターへの登録はこちら。 円が１ドル＝150円まで下げた場合、1997年のアジア金融危機並みの規模で混乱を引き起こす恐れがあると、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントで会長を務めたジム・オニール氏は指摘した。 オニール氏は先月のインタビューで、こうした規模の下落があれば、中国は脆弱（ぜいじゃく）な国内経済を守るため外国為替市場介入を決意するかもしれないとし、中国にとってそれは全く理にかなうだろうと述べた。同氏は今月９日、こうした見解を確認した。 「円安が続いた場合、中国はこれが競争上で不当な優位だとみなすだろう。アジア金融危機との類似点は至極明白だ」とし、「中国はこうした通貨安で自国経済が脅かされることを望まないだろう」と指摘した。 ただ同氏は９日の電子メールで、円安基調は終わりに近づいている可能
ママ友に「OS-1ってめっちゃうまいんだね！甘くてポカリみたいで」といったら「それやばいよ？大丈夫？」と言われた
🐴田中です @kitwell_tanaca ママ友に「OS-1が大量にあるから消費する為に初めて飲んだんだけどめっちゃ馬いんだね！甘くてポカリみたいで一気に2つ飲んだw馬ぃいいい！！」って言ったら「え、美味しいって感じるの？それやばいよ？大丈夫？」って言われて何がやばいのかわからなくて調べたらやばかったウマ🐴🏥 2022-06-09 23:04:11 🐴田中です @kitwell_tanaca OS-1馬いと感じる馬民が多くてﾋﾋｰﾝ🐎‼️みんな体調に気をつけて残りの6月も乗り切ろうウマ🐴 さあ、今回のご紹介プレキャンのお知らせ📣👏🏾梅雨はなかなか洗濯物が乾かない👕え？洗濯乾燥？なにを言ってる❗️梅雨時季こそつっぱり棒で部屋干しだ‼️ということではいこちら👇🏾 twitter.com/science2007080… 2022-06-10 08:59:15 株式会社サ
くろーど on Twitter: "経産省職員（現職）の退職検討理由にあった人事の発言がなかなか面白い。 https://t.co/iQJld2WR6i"
経産省職員（現職）の退職検討理由にあった人事の発言がなかなか面白い。 https://t.co/iQJld2WR6i
エンジニアの技術土台となる知識を得るための本の紹介 - Qiita
はじめに の参加記事になります。 個別の技術ではなく、エンジニアの成長のステップで読むと良い本の紹介 エンジニアとして成長していくときに、個々の技術を深く理解し使いこなしていくことは必要ですが、個々の技術を選ぶときにもどんな成長ステップがあるかを理解することも重要です。 実装をするという範囲をエンジニアの中心なのはありますが、実装以外の部分を理解するとその技術が最大限に活きるのかを理解するには周辺についても理解していく必要があります。そこで、実装を始める前の構造のパターン、実装を進めるエンジニアの環境などを知ることで、もっと効率的な開発が出来るようになるのかを理解していきたいけると良いと考えています。 この記事では私が経験した中でより良いWebシステムを作るという観点に立ったときに、広く理解しておくと良いと感じた本を紹介します。 これからエンジニアリングでどのような勉強をすればよいかを考え
データ解析・マイニングとR言語
実験、観測、調査などでは同じの条件であっても、計測の誤差やノイズなどが混入され、得られているデータにはずれが多かれ少なかれ生じる。また同様な実験、観測、調査を、条件を変えて行ったとき、計測の誤差やノイズなど以外に条件の影響で違いが生み出される可能性がある。実験、観測、調査の結果に影響をおよぼすと考えられる要因はいろいろあるが、その実験、観測、調査で取り上げている要因を因子 (factor) と呼び、因子を細分類したグループ(群)を水準 (levels) と呼ぶ。 分散分析 (analysis of variance; ANOVA) は、得られた各水準の平均値が因子の影響により変化されていると言えるかどうかに関するデータ分析の方法である。本稿では、一元 (one-way) 分散分析と二元 (two-way) 分散分析の簡単な例を用いてRによる分散分析について説明する。
アニメ『【推しの子】』公式サイト
「この芸能界において嘘は武器だ」赤坂アカ×横槍メンゴの豪華タッグが全く新しい切り口で”芸能界”を描く衝撃作、ついにアニメ化決定！
修学旅行の中学生に作品破損されたクワクボリョウタさんが発表したコメントが人格者すぎる
毎日新聞 @mainichi 修学旅行の中学生が展示作品損壊 「大地の芸術祭」 mainichi.jp/articles/20220… 被害を受けた2作品のうちクワクボリョウタさんの「LOST#6」は踏み荒らされて再現できず、今後は公開できないということです。 2022-06-06 20:10:00 リンク 毎日新聞 修学旅行の中学生が展示作品損壊 新潟・十日町「大地の芸術祭」 | 毎日新聞 「越後妻有2022大地の芸術祭」が開かれている新潟県十日町市は6日、越後妻有里山現代美術館「MonET」に展示されていた作品が損壊されたと発表した。関口芳史市長は定例記者会見で「長く大地の芸術祭を開催しているが、今までトラブルはなかった。それだけに非常にショックな出来事だ」と話した。 124 users 1197
“貯蓄から投資へ” あなたはどう考えますか？ | NHK
個人の金融資産を「貯蓄」から「投資」へ 岸田総理大臣が掲げる「新しい資本主義」の実行計画の中で示されました。日本は、欧米と比べて「貯蓄はしても、投資は少ない」と言われてきました。実際はどうなのか、調べてみました。 日本の家庭「貯蓄」の比重 50％超 家計の金融資産のうち、 ▽「現金・預金」の占める割合は54％余りと半分を超え ▽「保険・年金・定型保証」が27％余り ▽「株式等」は10％などとなっています。 これに対して、アメリカの「現金・預金」は13％余り、ユーロ圏は34％余りとなっています。 これをみると、日本の家庭において「貯蓄」の比重が高いことが分かります。 ※日本銀行調査統計局（2021年8月公表）
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
高木浩光＠自宅の日記 - 競争政策が消費者の安全・詐欺被害耐性を破壊しに来た
■ 競争政策が消費者の安全・詐欺被害耐性を破壊しに来た 内閣デジタル市場競争本部の「デジタル市場競争会議ワーキンググループ」が、「モバイル・エコシステムに関する 競争評価中間報告」 に対するパブリックコメントを募集している（今月10日23時59分まで）。これについては先月、ITmediaニュース「小寺信良のIT大作戦」で、「「iPhoneにサイドローディングさせろ」を国が言うのは妥当か」との記事が出ていて話題になっていた（はてブの反応、スラドの反応）。 中間報告の内容は多岐にわたっており、全部を把握していないが、ざっと見ると、技術的に誤った理解を前提にし、ろくに調査することなく技術面を蔑ろにしている箇所が、チラホラある。会合の記録を見ると、会議は非公開で行われ、パブコメ開始までに議事録も出して来ない*1。委員に技術者はいないし、技術者からの意見聴取もしていないようだ。そのくせ、技術的な問題
非劣性試験とは何？【差がないことを示したいときに使えます】 | シグマアイ-仕事で使える統計を-
検定を使うことで、平均値同士の間に有意差があるかどうかを調べることが出来ます。 有意差検定のやり方 【検定を分かりやすく説明します】しかしながら、有意差検定は帰無仮説が棄却出来ない場合でも、差がないことを採択することが出来るとは限りません。 有意差検定は通常、差が有るか差が有るとは言えないの二択問題なのです。 ですが、実際に平均値の差を検定する際、差がないことをどうしても言いたい場合が存在します。 今回はそんな差がない事を示す検定、非劣性試験を紹介します。 帰無仮説は採択が難しいそもそもなぜ帰無仮説を採択することが難しいのか？ これには検出力(1-β)が関係しています。 検出力とは何か？検定の正確さを示す重要な指標【簡単解説いたします】 高い検出力が必要検出力が高いと、帰無仮説を棄却しやすくなります(=有意差が出やすくなる) 逆に低いと帰無仮説が棄却しにくくなります。 つまり同じ帰無仮説を
「“統計的に有意差なし”もうやめませんか」 Natureに科学者800人超が署名して投稿
「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。 「統計的に有意差がない＝違いがない」は間違い 例えば、ある薬の効能を調べたいとする。統計学では一般的に「仮説検定」を行って薬を与えたグループとそうでないグループを比較し、薬効の指標となる何らかのパラメータに統計的有意差があるかどうかを見る。仮説検定は、2つの事象の差異が偶然生じたものかどうかを統計的に結論付けるものだ。 もし、統計的有意差がある（薬を与えた群のパラメータの方が有意に大きい）なら「薬には効能がある」という結論を導けるが、有意差がなかった場合はどうだろうか。 「統計的有意差がある＝薬効
データ間に差がないことを統計的に述べるには?
誤っています． > サイコロAとサイコロBに差がない を実験で証明するということは，どうやったってできないんです．判定出来るのは「差がある」か「何も言えない」（せいぜい、「これだけの実験じゃ差があるとは言えなかった」としか言えない）かのどちらかだけ． 「サイコロAとサイコロBに差がない」という命題は「帰無仮説(null hypothesis)」と呼ばれ，実験によってこの命題は否定される（このとき「差がある」と言える）か，あるいは無に帰す（このときは何も言えない）かのどちらかしかありません．帰無仮説が肯定されるということは決して起こらないのです． どういうことなのかといいますと： もっと具体的に H1:「出る目の平均値が同じだ」 という帰無仮説を考えて，二つのサイコロの出目を100回記録してそれぞれ平均を取りその差を計算したら，計算結果が丁度0になったとしましょう．すると，この実験結果によっ
帰無仮説(キムカセツ)とは？ 意味や使い方 - コトバンク
〘 名詞 〙 仮説検定でその当否を検定しようとする仮説。否定されることを期待する形で提出されるところからいう。[初出の実例]「直観が正しければ推計的仮説は否定される。その意味で帰無仮説と呼ばれることがある」(出典：推計学の話（1949）〈増山元三郎〉一) 数理統計学の用語で統計的仮説検定を行う場合に必要な概念である。例えばさいを100回投げて1の目の出た回数が30回もあって，期待される1/6の程度（100/6，すなわち16～17回程度）をこえて異常に多かったとしよう。30回以上は偶然現象としてわりあい起こりうることなのか，あるいはさいがゆがんでいるとせねばならぬのかが問題となる。そこで正しいさいとして100回投げ30回以上1の目の出る確率を調べると二項分布の計算から1%以下になる。すなわち，めったに起こらないはずのことが現実に現れたのであり，正しいさいとした仮説は容認しがたい。そこで仮説を
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