Algorithms Tour How data science is woven into the fabric of Stitch Fix log p 1 - p = α +Xβ + Zb ... min i j a Σ Σ a ij q ij s.t. a ij = 1 ∀ i j Σ a ij ∈ { 0,1 } , ∀ i,j a ij < k j ∀ j i Σ ∂x∂t = f ( x t , u t , w t ) p (i → j ) = logit ( β 0 + β 1 x 1 ... ) p ( 1 ) = β ex_cell + α 1 p ( 1 | stylist ) + α 2 p ( 1 | client ) ... ... ... c i s j At Stitch Fix, we’re transforming the way people find
三井住友フィナンシャルグループ(FG)が最先端AI(人工知能)の活用にアクセルを踏む。 自然言語処理に特化したAIである「BERT」をベースにしたAIシステムをこのほど開発した。SMBC日興証券ら2社のコールセンターの照会応答支援業務を皮切りに、三井住友銀行(SMBC)をはじめとするSMBCグループ全体で活用する。同AIシステムの外販も視野に入れており、国内金融機関にBERTの導入が加速する可能性がある。 コロナ禍で重要性高まるコールセンター、総コスト2割削減へ 新たに開発したのはコールセンターの照会応答業務を支援するAIシステムだ。顧客からの電話やメールを受けたオペレーターが端末に検索用の文章を入力すると、対応する回答を掲載した社内FAQ(よくある質問と回答)のWebページやPDF文書を表示。オペレーターが顧客の問い合わせに素早く正確に答えられるようにする。 AI技術ベンチャーの米All
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値~平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①-クロスセクションデータ- ・比率の見方②-使い方と注意点- ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
画像はUnsplashより 株式会社KDDI総合研究所は2月24日、マスクを着けている人でも、9割以上の精度でポジティブ・ニュートラル・ネガティブの表情を分析できる「顔領域適応型表情認識AI」を開発したと発表。企業、教育機関、公共施設、イベント会場など、日常的にマスクを着用する場面で、人の表情を高精度に分析する新しいサービスの実現が期待される。 KDDI総合研究所はこれまで人の感情や状態を推測するための技術として、表情認識AI技術の研究に取り組んできた。しかし、新型コロナウイルス感染症(COVID‑19)の感染拡大を防ぐため、日常的にマスクを着用することが求められている。マスクを着用した場合は顔の面積の最大7割が覆われ、同社の従来の表情認識AI技術では十分に認識できなかったという。 「顔領域適応型表情認識AI技術」の学習モデル構築概要図 今回、KDDI総合研究所が開発した「顔領域適応型表情
講座内容 人工知能、AI、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング…これらの言葉が世間ではよく聞かれるようになっています。 よく聞く言葉だけれども、よくわからない、自分の身近なものではなさそうと思っている方も多いのではないでしょうか。 本講座では、AI に関わる基本知識だけでなく、事例や具体的にそれがどのような仕組みで動いているかも紹介します。 AI の基礎を理解し、AI をどう活用できるかのヒントがつかめるように、本講座で学びます。 第 1 章 はじめに 1-1:ケーススタディ 1 生活の中での AI 1-2:ケーススタディ 2 AI の活用事例を知る 1-3:本講座のゴール 機械学習について知る 第 2 章 機械学習でできること 2-1:レッスン 1 普通の IT と機械学習の違い 2-2:レッスン 2 画像認識の例 2-3:レッスン 3 音声認識と文章理解の例 第 3 章
パナソニックインフォメーションシステムズ(パナソニックIS)は9日、千葉県市川市教育委員会へのアプリケーション配信ソリューション「Cloudpaging」の導入事例を公開した。 同教委は、セキュリティ強化を目的とした仮想デスクトップ導入の際、「運用負荷を掛けない方法で、教職員に今まで通り自分好みのアプリを利用してもらうにはどうすればよいか」が課題となった。 そこで、この課題を解決するため、同社のアプリ配信ソリューション「Cloudpaging」を仮想デスクトップと組み合わせて導入。その結果、アプリケーション選択の自由度を維持でき、またテレワーク環境も整備できた。 具体的には、仮想デスクトップを導入しながらも、従来通りの自由度の高いアプリケーション環境を整えられた。 また、新型コロナの影響で小・中学校が休校し、出勤率を抑制せざるを得なかった時も、一部の利用者向けに整備していたテレワーク環境を
Geluは以上のように定義されます。 ここで$\Phi (x)$は正規分布(ガウス分布)の累積分布関数です。$erf()$は誤差関数です。 これが理想的な関数ですが一般に誤差関数は初等関数で計算できないので近似が行われます。 このGelu、およびGeluの近似をプロットしてみて、relu関数との差分を考えてみます。 ここでGelu idealとGelu approximate 1は大体等しいです。 一方、Gelu approximate 2はGelu idealと若干誤差があることが分かります。 ここで$\beta = 1.702$のSwish関数はGelu approximate 2と等価であることが分かります。 従ってGeluが有利である理由を掴めれば、それがSwishが有利な理由になります。 なお、この論文中ではβ=1のSwish関数はSiLUと呼称しています。 ただし$\beta
用語「Mish関数」について説明。「0」を基点として、入力値が0以下なら出力値は「ほぼ0」だが(わずかに「負の値」になる)、0より上なら「入力値とほぼ同じ値」を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。類似するReLUやSwish関数の代替として使われる。 連載目次 用語解説 AI/機械学習のニューラルネットワークにおけるMish関数(ミッシュ関数)とは、関数への入力値が0以下の場合には出力値がほぼ0(※わずかに負の値になり、最小値は約-0.31)、入力値が0より上の場合には出力値が入力値とほぼ同じ値(最大値は∞)となる関数である。 図1を見ると分かるように、ReLUという活性化関数に似ている曲線を描く(=ReLUをMish関数に置き換えやすい)が、その曲線が連続的で滑らか(smooth)かつ非単調(non-monotonic)である点が異なる。基点として(0, 0)を通るが、滑らか
Homepage > Notice: Only variables should be passed by reference in /var/www/dataversity/wp-content/themes/dataversity/functions.php on line 506 Data Education > Data Governance & Data Quality | News & Articles > Data Governance Blogs > How a Data Catalog Enables Remote Collaboration Warning: Illegal string offset 'url' in /var/www/dataversity/wp-content/plugins/dv-promo/dv-promo.php on line 134 Cl
最近では「人工知能(AI)」や「ディープラーニング」といった技術を使ったプロダクトはもう当たり前のものとなりつつあります。読者の皆さんも、ニュースで「これこれを実現するためにAIを活用!」のようなフレーズをよく聞いているのではないでしょうか。 日々の生活に広く受け入れられつつあるこの技術は実際にはどのような仕組みによるものなのでしょう。Deep Insiderで連載している「作って試そう! ディープラーニング工作室」は、自分でコードを書いたり、そのコードを動かしたりしながら、その基礎となる知識を身に付けることを目的としています。 本書は大きく2つのパートに別れています。 1つはディープラーニングとはどんなものかを理解するために、全結合型のニューラルネットワークと呼ばれるものを、PyTorchという機械学習フレームワークを利用して自分で作ってみるパートです。その過程でニューラルネットワークの
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