みなさん こんにちは! 2/14にDeep Learning Labの異常検知ナイトというイベントでPreferred Networksの比戸、中郷、小松が講演してきました。 異常検知というニッチなテーマでしたが、300人以上に聴講していただきました。 この講演は3パートに分かれていて、基本的な手法からディープラーニングの応用まで一通り話しています。 資料は、比戸パートがこちら、小松と中郷パートがこちらです。 また、発表当日の動画はこちらになります。(PFNパートは5:00~です) 異常検知入門(比戸) スライドにもある通り、「データがあるところに異常あり」で、異常検知には様々なアプリケーションが想定されます。 では、そもそも異常とはなんでしょうか?というのが、このパートのメインテーマです。 異常検知には、3つの種類の問題があります。 外れ値検知 変化点検知 異常状態検出 これらがどのよう
細川@鳥を識る @aru1997maki 新聞とか雑誌が取材して、報道してほしい。 密かに郵便崩壊が進んでいるように思う。 神奈川中部、座間郵便局の管轄では、いま、10日以上に渡って郵便物が配達されない地域がある。 もともと、郵便物が届くまでに時間がかかっていたが、2月後半(2月の20日以降)、完全に崩壊。 2018-03-01 14:06:58 細川@鳥を識る @aru1997maki 配達員がインフルエンザにかかって配達が困難だったと郵便局は説明したが、それは日本の郵便の根幹にかかわる問題ではないかと思う。 配達されない状況は現在も継続中で、クレームの電話を入れるともってくる状況が続いている。 それでも、すべての郵便物が届いているわけではない。 2018-03-01 14:07:14
2011年3月11日、午後2時46分。三陸沖を震源とする大地震が日本を襲いました。死者約1万6000人、負傷者約6000人、行方不明者約2600人(2011年9月11日時点)に及ぶ大惨事に発展した。 こうした中、自衛隊は「10万人体制」を展開。約1万9000人を救助しました。救助された約2万8000人(2011年3月20日時点)の7割に相当します。これは、自衛隊が発災から72時間で3万人近い部隊を現地に集めたことが効を奏したから。その背後には、火箱さんが辞任を覚悟で決めた「即動」が大きな役割を果たしました。 火箱:当時、私は陸上自衛隊(以下、陸自)で幕僚長(以下、陸幕長)*を務めていました。救助部隊を少しでも早く現場に急行させるため各部隊に出動を命じました。災害に遭った人の生存確率が高いのは発生から72時間と言われています。危機的瞬間には手続きの万全さより迅速・実効性ある行動が勝ると思い、
スペイン・バルセロナで開催された世界最大規模のモバイル展示会「Mobile World Congress 2018」の会期中に、NTTドコモ 5G推進室 室長の中村武宏氏にインタビューする機会を得た。2019年に商用サービスが始まるといわれる「5G」。NTTドコモの取り組みの現状と課題について伺った。 5Gの標準化は「ほぼまとまった」段階 ―― いよいよ2019年に5Gの商用サービスが始まるといわれています。ドコモの現状について、聞かせてください。 中村氏 昨年(2017年)末に、3GPPによる5Gの標準化の仕様は一応完成しました。ですので、それに合わせて開発をどんどん進められる状況になりました。ただ、弊社の標準化関係者から聞くところによると、その仕様にはオプションが多いんです。いろいろなケースに対応するためのオプションがあるんです。そのため、どのオプションを使うかによって、うまくつながら
5G商用化に向けた現状と課題は?ドコモの5G推進室 室長 中村氏が語る 以前に私が5Gは技術フラグメンテーションが深刻になると主張したのと同じことをおっしゃっていますね。そうなんです。各社がガラクタ(あえてのガラクタ表現)を寄せ集めて5G的なことを実現しようとデモをしまくったその結果を強引に3GPPに持ち込み、3GPPではどの技術がより適しているかの慎重な議論を避けて全部オプションとして入れましょう的なことをやってる。3GPPって以前はこんなにひどい機関じゃなかったんだけどなあ。特に技術フラグメンテーションに関しては極めて慎重で、その気になればどっちの実装でもいいと思うんだけど、というような案件でも、時間をかけてしっかりと整理し、誰もが準拠したデバイスを作りやすい方式にしっかりと絞り込んでいったものです。5Gに関しては、とにかくひどい。実用化時期ありきで議論が進んでいる(むしろ議論をせずに
「ゼロから作るDeep Learning 2自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8)Python自然言語処理深層学習小川メソッドCountdownCalendar2022 目的(pupose) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会に必要な資料を整理する。 <この項は書きかけです。順次追記します。> This article is not completed. I will add some words in order. 成果(outcome) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会参加者が、必要な予備知識、演習のための基礎技術が身につく。 M.S.WindowsにPython3を導入する(7つの罠)2024年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c2
by Vik Approved 機械学習を使った顔認証技術は精度の向上に伴ってiPhoneのFace IDに使われたり、中国では警察の捜査に使われたりしています。そんな中、オランダの男性が「猫の顔認証デバイスを作成した」と話題になっています。 This Guy Made a Facial Recognition Device for His Cat - Motherboard https://motherboard.vice.com/en_us/article/a34q3e/facial-recognition-diy-pets-cats-dogs Engineer builds cat facial recognition device to notify them of their cat - Business Insider http://www.businessinsider.co
A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. This free course is designed for people (and bunnies!) with some coding experience who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. Deep learning can do all kinds of amazing things. For instance, all illustra
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最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが,ディープラーニングの勢いは依然強く,Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます. 実際体験してみるとわかりますが,ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で,うまく使いこなせれば強力な武器になります.しかし,「ディープラーニングにはPhDが必要だ」「ディープラーニングは素人には学べない」といった幻想もちらほらあり,興味はあってもなかなかこの世界に飛び込めない人も多いのではないでしょうか? この記事の目的 この記事では筆者がディープラーニングを学ぶ上で筆者が特に有効だと感じたリソースと,有効な学習法について紹介します.参考までに,筆者はディープラーニングを学び始めてまだ9ヶ月程度ですが,今となっては職場でディープラーニングを教える立場になっています.まだ筆者はディープラーニングに関しては初心者で
ハーバード大学、動き、圧力、接触、温度を感知できる埋め込みセンサを備えたソフトロボット作成プラットフォームを発表 2018-03-05 ハーバード大学「SEAS(John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences)」と「Wyss Institute」の研究者らは、動き、圧力、接触、温度を感知できる埋め込みセンサを備えたソフトロボットを作成できるプラットフォームを開発しました。 従来の電子機器向けセンサの多くは剛性であるため、ソフトロボット内にセンサを組み込むことは難しいのが現状でした。しかし、この課題に取り組むために、有機イオン性液体ベースの導電性インクを開発、ソフトロボットに組み込むことで実現します。 研究では、ボールを握るなどができる3本の指に見立てたソフトロボットが構築され、オブジェクトに触れた時やボールの温度の把握な
昔の2Dゲームを3Dに変換しVRでプレイできるエミュレータ最新版「3DNes V2(Pro)」登場。Oculus Rift/HTC Viveに対応 2018-03-07 ベトナム人の開発者であるTran Vu Truc氏(@tructv)は、昔の2Dゲームを3D変換しVRでプレイできるエミュレータの最新版「3DNes V2(Pro)」をリリースしました。 もともと、3DNesという2Dレトロゲーム内の2D画像を検出し、リアルタイムに自動で3Dオブジェクトへ変換するエミュレータを開発していました。どんなゲームでも3Dにしてプレイできるのが特徴の一つです。 そんなエミュレータの最新バージョンが、今回の「3DNes V2」です。そして、有料(10USドル)のPro版である「3DNesPro」では、OculusまたはSteamVRを介してVR内でプレイすることを可能にします。
※PFNの募集要項は、本ブログの内容をふまえ、適切に意図が伝わるよう一部更新しました PFN代表の西川です。 今回は、SNS上でもたびたび話題(炎上?)になっているPFNの応募資格について、改めてご紹介したいと思います。 PFNの採用募集ページに書かれたリサーチャーの条件には、「コンピュータサイエンスのすべての分野に精通していること」という一文があります。この条件は、PFIの時から、リサーチャーの応募資格として常に掲げてきました。 その背景にある想いは、コンピュータサイエンスの研究をする上では、一つの分野だけでなく、幅広い分野について深い知見を有することが極めて重要である、ということです。たとえば、データベースの研究をする上では、トランザクション処理の理論や関係代数について詳しく知っているだけではなく、データベースを動かすコンピュータアーキテクチャ、ストレージ、また、今では分散データベース
新規作成:2018年03月05日 最終更新:2018年03月06日 この記事は、時系列分析をこれから学ぼうとされる方のためのブックガイドです。 書籍によってカバーされている範囲、R言語などのプログラミング言語を援用しているかしていないか、そして書籍の難易度などをまとめています。 また、私自身、「時系列分析と状態空間モデルの基礎」という時系列分析の入門書を執筆しており、この本がどのような立ち位置にあるのかも説明しています。 目次 書籍紹介 時系列分析のトピック 状態空間モデルの分類 古典的な時系列モデルを学ぶことの意義 書籍で扱われている内容の比較 隼時系列本の立ち位置 1.書籍紹介 Rによる実装なし 沖本(2010)『計量時系列分析』 以下「沖本本」と略します。 実用的でバランスも良く、当サイトでも強く推している書籍です。 ARIMA・GARCH・見せかけの回帰などが丁寧に説明されています
日本の自動車技術者で、最も有名な一人が人見光夫だ。エンジン一筋38年。マツダ躍進の中核を担う、「スカイアクティブ(SKYACTIV)」エンジンの開発を率いてきた。世界シェアが2%に満たない“小兵”のマツダが、世界のエンジン開発競争で先頭を走る――。10年前、誰が想像しただろう。 人見がマツダに入社したのが1979年。スカイアクティブの実用化が2011年だ。57歳になっていた。会社人生の最終コーナーで、華々しい成果を生み出した。天才技術者とも称される。だが入社して長い間、ふてくされていた。 モチベーションなんて、なかったですよ。ずっとむなしいだけ。金くれるんだからまあいいわ、くらいに思って働いてました。 ひとみ・みつお。1954年生まれ。岡山県出身。1979年東大院修了後、東洋工業(現マツダ)に入社。一貫してエンジン開発に携わり、2000年パワートレイン先行開発部長。2011年執行役員、20
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