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実験はギャンブルのようなもので、 どんな結果が出るかはわからないが、 実験計画を立てる。 「2群に差がない!」という帰無仮説を立てる。 群間のサンプルの選択は公平にしなければならないが、 勝率が高くなるような実験計画をデザインも必要である。 生物実験では、物理科学実験とは異なり、 得られるデータは必然的にばらつきを伴う。 測定者による誤差 ---実験技術の向上に伴い、 データの信頼度は上がる! 測定装置、あるいは測定方法による誤差 測定されるものの性質による個体差
文部科学省は、令和4年1月4日以降のすべてのメール送受信において、ファイルを添付する際にはクラウドストレージサービスBoxに添付ファイルを自動保存し、送信先からダウンロードしていただく仕組みを導入します。 これは、昨今セキュリティ上の観点から疑問視されているパスワード付きZIPファイルの添付により、Emotet(エモテット)などのマルウェアがセキュリティチェックを潜り抜け、感染させるなどの事案を踏まえ、セキュリティ強化策として導入するものです。 そのため、文部科学省とメール送受信をされる機関等におかれましては、事前にBoxへ接続が可能かどうか以下URLへアクセスをお試しいただき、以下確認画面が表示されるかご確認いただければ幸いです。 表示されなかった場合、所属する組織等のセキュリティポリシーによりアクセス制御をしている可能性もありますので、組織等のネットワーク管理者等にご相談いただき、制御
(記事は2022年1月に更新) ・ 実装効率を上げたい ・ プログラミング学習の総復習をしたい ・ 世の中に溢れるチートシートを知りたい この記事はそんな方に向けて書いています。 チート集というのは、プログラミングの実装でよく使われるコードが、わかりやすくまとめられているものです。 チートシートを使うことで、効率的にコードの実装を進めることができます。 今回は世の中に出回っている、有益なチートシートを4選を使い方とともに紹介します。 この記事を読めば、でネット上に散らばっている『主要のプログラミング系チートシート』を網羅することができます。 過去にTwitterで紹介した、チートシートも徹底解説します。 全エンジニア必見✨ vscodeのショートカットがまとまってる『チートシート』。ショートカットを使うことで大幅に生産性上がるので重宝。最初はこれでカンニングしつつ、使っていく中で手で覚える
各方面でご好評をいただいている本講義資料ですが,この度増補・改訂のうえ書籍として出版することが決定いたしました! 書籍限定の書き下ろしの3章 (約100ページ分!)を新たに追加して,2021年9月27日に発売予定です. この資料を気に入っていただいた方は,手に取っていただけるとありがたいです. ここで公開している資料は引き続きオンラインで無料で読めますので,ご安心ください🙇
About the directory DOAJ is a unique and extensive index of diverse open access journals from around the world, driven by a growing community, and is committed to ensuring quality content is freely available online for everyone. DOAJ is committed to keeping its services free of charge, including being indexed, and its data freely available. → About DOAJ → How to apply Apply now DOAJ is twenty year
編集・発行元 独立行政法人情報処理推進機構 発行日 2021年12月1日 サイズ A4 ページ数 386ページ ISBN 978-4-905318-76-7 定価 3,300円(本体価格3,000 円+税10%) DX白書2021 日米比較調査にみるDXの戦略、人材、技術 企業を取り巻く環境は目まぐるしく変化しており、将来の予測が困難となっています。そのため、企業にとって新たな事業環境にあわせた事業変革は優先度の高い取組事項となっています。このような中、企業は環境変化への迅速な対応や、システムのみならず企業文化をも変革していくDX(デジタルトランスフォーメーション)への取組が必要となっています。 IPAはIT社会の動向を調査・分析し、情報発信するため、2009年から「IT人材白書」、2017年から「AI白書」を発行してきました。昨今、DXの進展に伴い、ITとビジネスの関係がさらに密接となっ
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか?」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ!」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記:LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
こんにちは。開発本部 オンボーディングチームの酒井(@sakay_y)です。社内のオンボーディングコンテンツを、どんどん社外へ公開することを夢見ています。 2021年もエンジニア新人研修を行いましたので、軽い紹介と、講義資料および一部講義動画(New!)を公開いたします。 2021年のエンジニア研修について 講義資料公開 Webアプリケーション基礎 HTTP/DNS ソフトウェアライセンス ソフトウェアテスト テスト自動化 アクセシビリティ Docker Chrome Developer Toolsの使い方 サイボウズのアジャイル・クオリティ デザインの役割と関わりかた データベース CI/CD セキュリティ モブに早く慣れたい人のためのガイド ITコミュニティ文化と情報発信に共通する成長と貢献の要素 正規表現 Kubernetesを使った開発入門 モニタリング入門 gRPC入門 日本語話
深層学習ベースの3D Reconstruction / Completionの手法およびデータセットの紹介。過去の有名どころから最新の手法まで。 データセット NYU (ECCV 2012) ShapeNet (arxiv only) ModelNet (CVPR 2015) SUN CG (CVPR 2017) ScanNet (CVPR 2017) Pix3D (CVPR 2018) Scan2CAD (CVPR 2019 Oral) 手法 3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shapes (CVPR 2015) 3D-R2N2 (ECCV 2016) Semantic Scene Completion from a Single Depth Image (CVPR 2017) Pixel2mesh (ECCV 2018
こんにちは。R&Dチームの河野です。主な担当業務は機械学習モデルの開発です。 タイから日本に留学し、卒業後日本企業に就職していました。データ分析・機械学習の業務経験が3年程度で、R&Dチーム唯一の女性かつ外国人のメンバーです。 直近の仕事はディープラーニングによるクラス分類モデルの開発を担当しており、今回はモデル精度評価によく使われる評価指標について初心者向け説明させて頂きたいと思います。機械学習モデルの精度改善には課題に適切な評価指標の選択がすごく重要のため、各評価指標の理解が必要になります。分類モデル開発に興味を持っている方・挑戦してみたい方にご参考になれば幸いです。 基本的な用語 ポジティブとネガティブクラス 混合行列 評価指標 正解率(Accuracy) 適合率(Precision) 再現率(Recall) F値(F1-score) しきい値とprecision-recallのトレ
経済産業省では、オープンソースソフトウェア(OSS)を利活用するに当たって留意すべきポイントを整理し、そのポイントごとに参考となる取組を実施している企業の事例等をとりまとめた「OSSの利活用及びそのセキュリティ確保に向けた管理手法に関する事例集」を公開します。 1.背景・趣旨 経済産業省では、令和元年9月5日に産業サイバーセキュリティ研究会ワーキンググループ1 (WG1)分野横断サブワーキンググループの下に、サイバー・フィジカル・セキュリティ確保に向けたソフトウェア管理手法等検討タスクフォース(ソフトウェアタスクフォース)を設置し、適切なソフトウェアの管理手法、脆弱性対応やライセンス対応等について検討を行ってきました。 近年、産業に占めるソフトウェアの重要性は高まっており、産業機械や自動車等の制御にもソフトウェアが利用されるようになっています。また、汎用的なハードウェア上にシステムを構築し
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