Dataprepを触ってみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #Dataprepとは？ 端的に言うとデータを準備するツールです。 大きなデータでも、様々な技術で簡単に扱えるようになり『データの民主化』という言葉が出てきました。しかし、データソースを加工するのはバッチなどで処理をするため、プログラムを組んだりエンジニアが介在している部分が多くありました。 それすらももっと簡単に出来ないか？データの使い手側が自身で出来ないか？という議論が生まれ、このようなツールが生まれました。 ちなみにDataprepそのものはGoogleが開発したわけではなく、TrifactaというツールをGoogleCloudP
Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases | Science
Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases View ORCID ProfileAylin Caliskan1,*, View ORCID ProfileJoanna J. Bryson1,2,*, View ORCID ProfileArvind Narayanan1,*1Center for Information Technology Policy, Princeton University, Princeton, NJ, USA.2Department of Computer Science, University of Bath, Bath BA2 7AY, UK.↵*Corresponding author. Email: aylinc{at}princeton.
What shoppers really want from personalized marketing
What customers want and what businesses think they want are often two different things. Here’s what customers are looking for. Anyone who has gotten an unsolicited and irrelevant offer related to something they’ve done online knows that creepy feeling that someone is watching me. This kind of reaction is the third rail of today’s drive to personalize interactions with customers. That’s a problem b
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
個人でのご利用はこちら | ジャパンナレッジPersonal
カード決済システム変更に伴うサービス停止のお知らせ 2024年8月31日 21:00～2024年9月1日 13:00 ※予定 上記の日程でカード決済システム変更による大規模改修を実施するため、ジャパンナレッジの全てのサービスを停止します。お客様にはご不便をおかけいたしますが、ご理解の程よろしくお願い申し上げます。
インフラは怪物級？ マイクロソフトのAzure
メモリーを4テラバイト搭載するモンスターマシンやバックアップ専用の巨大ストレージ――。米Microsoftのクラウドサービス「Microsoft Azure」の内部は、従来型のデータセンターとは大きくかけ離れた姿に進化している。Azure部門のCTOが、その「凄い中身」の一端を明らかにした。 米MicrosoftでMicrosoft AzureのCTOを務めるMark Russinovich氏は2017年9月26日（米国時間）に米フロリダ州オーランドで開催した技術イベント「Microsoft Ignite 2017」で「Inside Microsoft Azure datacenter hardware and software architecture」と題する講演を行い、同社がAzureのために独自開発してきたハードウエアの詳細について解説した（写真1）。 Russinovich氏の講
Using machine learning for insurance pricing optimization | Google Cloud Blog
Try Google CloudStart building on Google Cloud with $300 in free credits and 20+ always free products. Free Trial AXA, the large global insurance company, has used machine learning in a POC to optimize pricing by predicting “large-loss” traffic accidents with 78% accuracy. ">AXA, the large global insurance company, has used machine learning in a POC to optimize pricing by predicting “l
深層学習で麻雀の点数を自動計算してみた！ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 OpenCVを用いた「テンプレートマッチング」と、DeepLearningの物体検出アルゴリズムの一つ「SSD」使って、筆者が大好きな麻雀の牌を検出し点数を自動計算できるか試してみました！ こんにちは。アナリティクスサービス部の栗原です。 今回のブログは、筆者の大好きな麻雀をテーマに取り上げ、 1.物体検出に関わるテクノロジー 2.BrainPadの日常 （3.麻雀の面白さ） をお伝えしたいと思います。 さてさっそくですが、皆さん麻雀経験はありますか？ おそらく、 1.「全く経験がない」 2.「アプリ等でやったことはあるが実際に卓を囲ったことはない」 3.「雀荘に行って一通りゲームを楽しめる程度」 4.「雀荘に通うほど好き」 のいずれかに該当するのではないでしょうか。 今回ブログでご紹介す
O'Reilly Media - Technology and Business Training
New! O’Reilly announces launch of the AI Academy. Read now Introducing the AI Academy Help your entire org put GenAI to work Every employee today needs to know how to prompt GenAI, use it to enhance critical thinking and productivity, and more. With the AI Academy they can. For less. O’Reilly AI-powered Answers just got even smarter O’Reilly Answers instantly generates information teams can trust,
データ分析を昇華し経営層につなぐ：デロイトアナリティクス 矢部誠氏 | DIGIDAY［日本版］
国内に300人のデータ専門家を抱え経営とデータ分析をつなぐサービスを提供する、デロイトアナリティクス日本統括責任者の矢部誠氏は「データの前処理などが自動化されることで、データサイエンティストの仕事は高度化する。サイエンティストは分析結果を、ビジネスサイドが理解しやすい洞察に変えていく必要がある」と主張した。 企業にとってデータ分析の重要性が増していることは既知の事実。近年は人工知能ブームにより企業の投資は上向いていると言われ、「IoT」のバズワードでその重要性が高まっていくと考えられる。 企業がデータ分析をビジネスに取り込む過程で、データのサイロ化やビジネス側による分析の評価など課題も出てきたが、どう乗り越えるか。国内に300人のデータ専門家を抱え経営とデータ分析をつなぐサービスを提供する、デロイトアナリティクス日本統括責任者の矢部誠氏は、DIGIDAY［日本版］の取材に対し、こう主張した
年収5000万円もザラ､米AI人材のヤバい報酬
人材獲得競争で、シリコンバレーにあるスタートアップ企業は、業界の大手企業よりもこれまでつねに有利な立場にあった。就職の際に自社の株式を提供し、「会社が成功したら、その株式であなたは金持ちになれる」と言うことができたからだ。 しかし、その有利な立場も、テクノロジー業界が人工知能（AI）を取り込もうと競う中で弱まりつつある。少なくとも、AIに非常に詳しい人材に関しては――。 驚くほどの給料を支払っている 業界の大手企業は人工知能に大きく懸けており、顔認証のスマートフォンや対話型スピーカーから、医療のコンピュータ化や電気自動車まで、さまざまなものへの応用に期待を寄せている。こうした未来を描く中で、これまで最高の人材には堂々と惜しみなく大金を提供してきた大手企業も、さらに驚くほどの給与を支払い始めている。 大学で博士号を取得したばかりの人や、それほどの学歴がなく仕事の経験も数年程度の人であっても、
Why GE’s Jeff Immelt Lost His Job: Disruption and Activist Investors
Summary. Innovation at GE was on a roll. Then it wasn’t. In June 2017 the board “retired” Jeff Immelt and promoted John Flannery to CEO. Since then Flannery has replaced Immelt’s vice chairs responsible for innovation. Beth Comstock is out. So is John Rice, the head of global operations, along with CFO Jeffrey Bornstein. So what happened? Are lean innovation and the startup way a failure in large
AMR経営学輪講
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Strategy & Corporate Finance: Special collections
Browse our lasting insights on important topics in strategy and corporate finance, from resource allocation to transactions, digital strategy, and more Like it or not, hedge-fund activism is now a feature of the corporate landscape. This collection details how executives and board members can work with—rather than against—activists to improve performance.
パル
こんにちは。ブロックチェーン流行ってますね。どうですか？ ブロック肉です。 やまけん氏の牛の肉が販売されたとき(現在終売)、ナカバラを4kg購入した話をします 宇宙刑事ギャバンが肉を解体するタイムは僅か0.05秒に過ぎない。では解体プロセスをもう一度見てみよう はい サシが入ってる場所は焼肉に はい いいですね 以下、ずっと良いです ストウブのグリルパンで焼肉をするとかなり店感がでる模様 脂がさらりとして香りがよく、肉は旨味が濃い なんていうか調理する前からおいしい インターネットでは稀にこういう通常手に入らない肉が現れるので、何を差し置いても買うべき 食っても食ってもうまい 毎日うまい 終わったらすぐ水と重曹を沸かして一晩置いとくと翌日洗うのがラク 中落ちカルビがまだあるんですよ とてもおいしいですね 焼肉最終章 いつかは焼肉も終わってしまう 牛脂うまい編 カッパ肉をなんとかしよう編 ク
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。 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、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確
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2017/11/13 金利上昇 : 金利とセンチメントから資産価格を考えるブログ
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福井・中２自殺：別の生徒が不登校 同じ副担任が指導 - 毎日新聞