仕事ではじめる機械学習
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの？」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。 著者有賀さんの対談記事: 第1回 第2回 第3回 第4回 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書
ブロックチェーンの仕組みをわかりやすく解説 P2P、ハッシュ、ノードも図解
ブロックチェーンの誕生、その特徴と課題 ブロックチェーンのアイデアは、2008年にSatoshi Nakamoto氏が発表した論文「Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System」の中で誕生した。もともと本論文で開発されたブロックチェーンの仕組みは、以下のような性質を持ったビットコインを作るために開発された。 (A) 第三者機関を必要としない直接取引の実現 (B) 非可逆的な取引の実現 (C) 少額取引における信用コストの実現 (D) 手数料の低コスト化 (E) 二重支払いの防止 この仕組みには、従来の集中管理型システムに比べ、改ざんが極めて困難であり、耐久性の高さや維持費の安価さなどのメリットがあった。しかし、その一方で、以下のような課題も存在した。 (A) 取引完了までに数分間かかるため、即時性が求められる処理に向かない。 (B) 新たなチ
メルカリが研究開発組織を設立、シャープや落合陽一氏、村井教授らと協力 （Impress Watch） - Yahoo!ニュース
メルカリは、幅広い分野の研究開発を進める組織「mercari R4D」（メルカリ アールフォーディー）を設立した。シャープや大学組織と連携し、IoTやブロックチェーン、無線給電、AIによる画像認識などをテーマに研究を進めて実用化、いわゆる社会実装を目指す。 【この記事に関する別の画像を見る】 R4Dという名称は、開発（Development）、設計（Design）、実装（Deployment）、破壊（Disruption）という4つのワードが由来。メルカリでは、既存の研究開発組織が基礎研究や応用研究の試験・調査に留まっていると指摘し、「R4D」を通じて得た成果をサービス化していく。 代表にはメルカリで研究領域の調査を担ってきた木村俊也氏が就任。シニアフェローとして、アーティストのスプツニ子！氏や、小笠原治教授（京都造形芸術大学クロステックデザイン研究室）が務める。シャープの研究開発事業本部
統計学と機械学習を支える数学が、「全く一緒」と言えるわけ （ダイヤモンド・オンライン） - Yahoo!ニュース
ビジネス書大賞（2014）、統計学会出版賞（2017）を受賞し、累計48万部を突破した大ヒットシリーズの最新刊『統計学が最強の学問である［数学編］』が発売されました。 著者の西内さんは、統計学の数学を学べば、人工知能の重要技術である機械学習の数学もマスターできるといいますが、そのわけは…？ ● 数学者アーサー・ベンジャミンの主張 アメリカの数学者アーサー・ベンジャミンはTEDトークなどの場で、「高校までの数学教育では微積分などより統計学を教えるべきである」と主張しています。 理工学系の学生にとって、確かに微積分は重要です。しかし、それ以外の一般的な人々が日常生活で使うことはほとんどありません。それよりも統計学の方が、全ての人が日々使うものだという理由から、彼はこのような考えに至ったのだそうです。 私はこの話に対して、賛否両方の意見があります。賛成する点はもちろん「統計学は全ての人が学ぶべき
ゲーム人工知能の行方 (日本デジタルゲーム学会理事 三宅陽一郎氏) | AI専門ニュースメディア AINOW
2017年 アドベントカレンダー企画「AIの未来予測」の記事です。寄稿してくださったのは日本デジタルゲーム学会理事の三宅陽一郎さんです。 毎日が出会いの連続である。その出会いに感謝して生きている。だから、ここでは特定の人物を出すことはできない。出すのは、ポストペット、モモさんである。「アドテック東京」という広告テクノロジーの高名なカンファレンスで、講演前、緊張のあまり準備室を抜け出した僕は、モモさんに偶然（！）出会ったのである。 ポストペット！なんと甘美な響きだろう。たぶん僕は最後まで（3Dになっても）ポストペットを使い続けた一人である。2000年初頭には、たくさんのキャラクターたちが、コンピュータ上で活躍していた。有名な助っ人イルカ、カイル君から、インストールを手伝ってくれる魔法使いのおじいさんまで、しゃべって人間の手助けをしてくれる素敵なキャラクターたちいた。インターフェースとしてキャ
How to Improve Machine Learning Algorithms? Lessons from Andrew Ng, part 2 - KDNuggets
How to Improve Machine Learning Algorithms? Lessons from Andrew Ng, part 2 The second chapter of ML lessons from Ng’s experience. This one will only be talking about Human Level Performance & Avoidable Bias. Welcome to the second chapter of ML lessons from Ng’s experience. This will be a short one and we will only be talking about Human Level Performance & Avoidable Bias. If you did not read the f
クラウドの2018年、企業の変革を加速させる必須テクノロジに--10の予想
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます クラウドコンピューティングという強大なテクノロジが、過去のテクノロジではあり得なかったペースでデジタル変革を加速させている。パブリッククラウドというプラットフォームがあらゆる規模の企業におけるテクノロジ消費を根底から変えただけではなく、市場を率いている世界的な大規模クラウドがおそるべき速度でイノベーションを推進し続けている。 また、新たなアナリティクスサービスや機械学習に関するサービスのほか、IoTやエッジコンピューティングサービス、コンテナベースの強力な開発プラットフォーム、新たなデータベースサービス、高度なSaaSアプリの購入がずっと容易になり、統合サービスやAPIサービスによってすべてが結合されるといった具合にデジタル変革は果てし
Deep Learning Made Easy with Deep Cognition - KDNuggets
Deep Learning Made Easy with Deep Cognition So normally we do Deep Learning programming, and learning new APIs, some harder than others, some are really easy an expressive like Keras, but how about a visual API to create and deploy Deep Learning solutions with the click of a button? This is the promise of Deep Cognition. This past month I had the luck to meet the founders of DeepCognition.ai. Deep
統計学と機械学習を支える数学が、「全く一緒」と言えるわけ
東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する。著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)などがある。 『統計学が最強の学問である［数学編］』 ビジネス書大賞（2014）、統計学会出版賞（2017）受賞シリーズの最新刊となる『統計学が最強の学問である［数学編］』の序章を公開。これから全ての人に必要な、統計学と機械学習を支える数学がこの1冊でマスターできる、待望の1冊です。 バックナンバー一覧 ビジネス書大賞（2014）、統計学会出版賞（2017）を受賞し、累計48万部を突破した大ヒッ
2018年は機械学習の転機になる--Deloitteの予測レポート
Bob Violino （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 矢倉美登里 吉武稔夫 （ガリレオ） 2017-12-21 13:08 コンサルティング会社Deloitteの予測が正しければ、機械学習にとって2018年は大事な年になる。同社が先ごろ公表したレポート「Technology, Media & Telecommunications 2018」（TMT）では、主要な予測の1つとして、企業による機械学習技術の利用は2018年末までに倍増するとしている。 Deloitteの副会長であるPaul Sallomi氏は、次のように述べている。「われわれは転換点に達している。企業の機械学習導入は加速しており、機械学習の導入によって事業運営や意志決定が改善されるだろうし、改良された、もしくはまったく新しくなった製品やサービスが生まれるだろう」 調査結果によると、人工知能（AI）の
Engadget | Technology News & Reviews
How to watch Polaris Dawn astronauts attempt the first commercial spacewalk
Bloomberg - Are you a robot?
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目の前に浮かぶ作業空間で仕事ができるARヘッドセットに、「もうすぐ実現する未来」を見た