Databricks has remained a hot startup at a time when interest from investors has cooled across the ecosystem. Just last month the company raised $500 million at an eye-popping $43 billion valuation. T

マイルは陸(おか)で貯めるものであるマイルと言うと基本的に飛行機に乗ると貯まるものって思っていませんか？もちろんマイルは飛行機に乗って貯めるものなんですが、乗らなくてもマイルはガンガン貯まります。 買い物で貯まるんでしょ？それも正解です。しかし買い物で貯めるマイルはたかだか知れています。基本100円1マイル、レートが良くても100円で3マイルくらい。1万マイル貯めるのにどれだけお金を使えばいいのかわかりますか？ 1万マイル貯めるのには100万円分の買い物が必要です。10万マイル貯めるには、な、な、なんと1千万円の買い物が必要です。 まさか10万マイル欲しさに1千万円の買い物をする人はいないと思いますが、やはり買い物メインでマイルを貯めるには無理があるんですよね。買い物で貯まるマイルは微々たるもので、あくまでも副収入的な要素に過ぎません。「普段何気なくクレジットカードを使っていたら貯まっちゃ

9月30日に福岡空港で、飛行機の「立ち乗り」という事件が発生しました。ANAの羽田行きの飛行機に搭乗手続きを済ませていない人が飛行機に乗っていたんです。機内は満席、ドアクローズして動き始めたところ、座席のない乗客がいることに客室乗務員が気付き、飛行機はそのまま駐機場に戻りました。航空保安上あってはならない事態です。 チケットレス搭乗サービスについて何故こんなことになったのかということですが、これには10年くらい前から普及し始めた「チケットレス搭乗サービス」というものが大きく関わっています。ANAでは「スキップサービス」、JALでは「タッチ＆ゴーサービス」と呼ぶサービスですね。名前からも想像できるように、搭乗手続きを省略し簡単に飛行機に乗れるというサービスです。 まずは問題の「チケットレス搭乗サービス」から説明していきましょう 昔は飛行機に乗る前には航空会社のカウンターで搭乗手続きを行い、紙

ちょっとだけお礼先日のJAL機エンジン出火の緊急着陸の記事、たくさんの方に読んで頂きましてありがとうございました。「飛行機は安全な乗り物である」ということを多くの皆さんに伝えることができて本当に嬉しく思います。 さて、記事が拡散される中で、たくさんのコメントや質問を頂きました。ほとんどまともに答えられていませんので、新しい記事を一本立てて解説したいと思います。事故の件はやや旬を過ぎてしまった感はありますが、せっかくなのでこの機会に書いておきたいと思います。純粋に飛行機の仕組みがわかる記事として読んでもらっても結構です。 なぜ片発で真っ直ぐ飛べるのかこの質問、何人かの人がひとりごとのようにつぶやいていました。この質問の答えは「空中」か「地上」かで違います。 まずは「空中」の話からしたいと思います。 エンジンが片発停止すると、飛行機は推力のバランスが崩れて、故障したエンジンの方向に旋回しようと

JALの飛行機が離陸上昇中にエンジン停止しても普通に飛べて安全ですごい！飛行機やばい！という記事について思うことがあったので女子高生のわたしが思ったことを書く。 この記事はたしかにキモい。赤い文字が強調箇所に使われていて、目がチカチカする。あと、議論より先に、批判したい気持ちとか強調したいポイントとかが出てしまっていて、押し付けがましい。批判したいものがあるのなら、具体的にやって欲しい。微妙に知識自慢的な感じがするのも厭だ。しかし最も違和感を感じたのは下記に説明する事柄である。 エンジン片発停止しても離陸できるように設計されている、と元記事の著者は主張するが、これは正しいようで実際には少し誤謬がある。このような旅客機は、実際にはエンジンはひとつで設計されている、というのが正しい。 つまり、誤解を恐れずに言えば、もう一つのエンジンは単なる冗長系である。おまけだ。例えば離陸の際に飛行機を加速さ

ソニーが自社で抱えるディープラーニング（深層学習）技術の無償公開化に踏み切った。６月に人間の脳を模した機械学習モデル「ニューラルネットワーク」を設計するためのプログラム基盤を公開。続く８月には、専門家でなくてもより簡単に設計できる開発ツールも無償公開した。幅広い技術者の活用を促し、開発コミュニティーを育成するのが狙いだ。ソニーの人工知能（ＡＩ）技術は世界を席巻できるのか。挑戦が始まった。 ソニーのディープラーニング設計ツール「ニューラルネットワークコンソール」。画面上のブロック図を編集するだけでプログラミングできる ６月に公開した「ニューラルネットワークライブラリーズ」は、ニューラルネットワークをプログラミングするための、機能をかたまりごとに分けた枠組み。 開発に携わる成平拓也マシンラーニングリサーチエンジニアは「処理能力は競合と比べてもトップクラスの速さで、新しい機能を追加しやすい点が特

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。 「強化学習入門」の第2弾。今回は、強化学習の手法の一つ「Policy Gradient」について解説しています。加えて、「Policy Gradient」でTensorflow, Keras, OpenAI Gymを使ったCart Poleの実装内容もご紹介しています！ こんにちは、AI開発部の高橋です。今回は強化学習の手法の一つであるPolicy Gradientを説明します。そしてTensorflow, Keras, OpenAI Gymを使ってCartPoleを実装してみます。 目次 目次 1. はじめに 2. 適用例 3. Valued-Basedのおさらい 4. Policy-Based 5. 実装 6. Baseline 7. まとめ 8. 参考文献・コード 1. はじめに 強

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。 こんにちは。アナリティクスサービス本部の仲田です。 本日は、「強化学習」について、その基礎的なアルゴリズムと、簡単なデモをご紹介します。 強化学習とは機械学習の手法のひとつ (画像はhttps://www.engadget.com/2016/03/12/watch-alphago-vs-lee-sedol-round-3-live-right-now/より) 「強化学習（Reinforcement Learning）」と呼ばれる学問分野をご存知でしょうか。 機械学習にはさまざまな分類方法がありますが、「教師付き学習（Supervised Learning）」「教師なし学習（Unsupervised Learning）」「強化学習」という3種類に分ける考え方があります。 この考え方では、強化