デジタルビジネスにおけるAIアプリケーションの6つの設計原則
ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」と、ガートナー アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」から、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。 人工知能（AI）は、人間が現在行っている判断や作業の高度化や自動化を実現する。そのため、デジタルビジネストランスフォーメーションに不可欠だ。企業はAI活用により、人件費を削減したり、新しいビジネスモデルを創出したり、ビジネスプロセスや顧客サービスを改善したりできる。だが、ほとんどのAI技術は、まだ成熟していない。 「この問題を克服するには、CIOは、戦略的なビジネス目標（売上高の拡大やサービスのスケーリングなど）を達成するためのアプリケーションの設計が、
機械学習アルゴリズムのしくみを解説 「サポートベクトルマシン」と「k-means法」とは
本記事は『見て試してわかる機械学習アルゴリズムのしくみ 機械学習図鑑』からの抜粋です。掲載にあたり、一部を編集しています。 サポートベクトルマシン（カーネル法） ディープラーニングが登場する少し前には、カーネル法を用いたサポートベクトルマシンは大変人気がありました。 サポートベクトルマシンにカーネル法というテクニックを導入することで、複雑なデータに対して人手で特徴量を作らなくとも扱えるようになったためです。もちろん、今もさまざまな分類・回帰の問題に使われるアルゴリズムです。 概要 本節ではサポートベクトルマシンにカーネル法を導入することで、複雑な決定境界を学習できることを説明します。ここでは分類を例にとって説明していますが、回帰にも同様にカーネル法を利用できます。 線形サポートベクトルマシンではマージン最大化により、データからなるべく離れた「良い」決定境界を得ることができます。しかし、決定
リクルートがAIをまさかの無料公開。さっそくすべてのAPIを試しまくってみた | Ledge.ai
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JavaScriptの深層学習ライブラリを使って「肥満判定プログラム」を作ってみよう
JavaScriptの深層学習ライブラリを使って「肥満判定プログラム」を作ってみよう JavaScriptで簡単に実践できる深層学習（2） 近年、第三次人工知能ブームが巻き起こっています。特に、深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術で目覚ましい成果を上げています。本稿では、難しいと思われている機械学習（深層学習）を、お手軽プログラミング言語JavaScriptで実践してみます。難しい数式や理論は後回しにして、まずは、気軽に機械学習に触れてみましょう。 前回は、深層学習とは何かを概観してみました。なんとなく、雰囲気がつかめたでしょうか。今回は、実際にニューラルネットワークのライブラリを利用して、肥満かどうかを判定させてみましょう。 Node.jsとsynaptic.jsをセットアップしよう 深層学習ブームのおかげで、ゼロから深層学習を実装する必要はなくなっています。便利なライブラリやフ
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