スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは？ ～ #AskTensorFlow より～：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 「スタンドアロンKerasとtf.kerasは何が違うのか？」「tf.kerasが、将来的にTensorFlowから削除される可能性はあるのか？」など、TensorFlow 2.0時代のKerasに関する一般的な疑問と、それへのTensorFlowチームメンバーからの回答をまとめる。
スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは？ ～ #AskTensorFlow より～
スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは？ ～ #AskTensorFlow より～：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 「スタンドアロンKerasとtf.kerasは何が違うのか？」「tf.kerasが、将来的にTensorFlowから削除される可能性はあるのか？」など、TensorFlow 2.0時代のKerasに関する一般的な疑問と、それへのTensorFlowチームメンバーからの回答をまとめる。
C# or Java? TypeScript or JavaScript? Machine learning based classification of programming languages
EngineeringProductC# or Java? TypeScript or JavaScript? Machine learning based classification of programming languagesTo make language detection more robust and maintainable in the long run, we developed a machine learning classifier named OctoLingua based on an Artificial Neural Network (ANN) architecture which can handle language predictions in tricky scenarios. GitHub hosts over 300 programming
機械学習を用いてレタスの成長具合を的確に見分けて適切な時期に収穫するロボットが開発される
ロボットや機械学習技術の発達に伴い、近年ではロボットを農作業の現場に投入して効率化を図る動きが進行するなど、農業の現場においても着々と最新テクノロジーの導入が進んでいます。ケンブリッジ大学の工学部准教授である飯田史也氏らの研究チームは、「機械学習を用いて収穫に適した時期のレタスを見分け、傷つけずに収穫する」ロボットを開発しました。 A field‐tested robotic harvesting system for iceberg lettuce - Birrell - - Journal of Field Robotics - Wiley Online Library https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/rob.21888 Robot uses machine learning to harvest lettuce | U
AIプロジェクトが増えるにつれ課題も山積み--IDC調査
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます IDCの調査から、人工知能（AI）を使用している組織の3分の2は、AIを積極活用する「AIファースト」の社風を育もうとしているが、広範な戦略を導入している組織はわずか25％であることが分かった。 IDCの調査結果は、米TechRepublic Premiumの調査と米ZDNetの特集記事の内容ともかみ合っている。AIは、取締役会のバズワードであり、重要技術でもあるが、現実との乖離がまん延しているのが現状のようだ。IDCによると、組織の半数がAIを優先事項と見なしている。 IDCが世界の組織2473社を対象に実施した調査から、以下のことが明らかになった。 AIの原動力となっている主要因は、生産性、ビジネスの機動性、自動化による顧客満足度で
三菱電機、AIで異常を検知する機器診断技術を開発 | IoT NEWS
三菱電機株式会社は、同社AI技術「Maisart（マイサート）」を用いて、製造設備などの機器のセンサーデータから機器の動作の移り変わりを表す「状態遷移モデル」を自動生成し、動作ごとに適切な異常検知条件を自動設定することで、高精度に異常を検知する機器診断技術を開発した。 開発の特長は以下の通り。 AIが機器の「状態遷移モデル」を自動生成し、動作ごとに適切な検知条件を自動設定することで高精度な異常検知を実施、ダウンタイム削減などに貢献 AIが機器のセンサーデータから動作の移り変わりを「状態遷移モデル」として自動生成し、データを分割。動作ごとに適切な異常検知条件を自動設定することで、単一条件設定による従来技術よりも高精度に異常を検知 高精度な異常検知により機器の故障前に対策が可能で、誤検知の減少により確認作業が軽減されるなど、機器のダウンタイム削減に貢献 AIで細かな条件設定を自動化することで、
AIツールおすすめ８選 – GUIツールについても解説！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2023年2月17日 AIツールは多くの種類があって何を選んだら良いのかわからない方も多いのではないでしょうか。AIはデータの傾向から未来や現在を分析することができます。 ツールの中でも何ができるのか、何を基準に選べば良いのかがはっきりすると選びやすいですよね。 今回は、AI分析のツールの選び方や、GUIツールが注目されている理由、おすすめのGUIツールを紹介するとともに、「AI分析」についてご紹介します。 AIツールおすすめ10選 AI構築ツール AI構築ツールとはAIを開発するためのツールです。従来はAIの開発には高度なプログラミング知識などが必要でしたが、AI構築ツールを使えば、マウス操作だけで手軽にAI開発に取り組めます。 Amazon SageMaker Amazon SageMakerはAmazonが提供している機械学習モデルを構築して使える状態にまでするツールで
「くずし字」の認識に世界のAI研究者・技術者が挑戦 ―全世界的コンペティションをKaggleで7月から開催― - 国立情報学研究所 / National Institute of Informatics
日本は、古典籍、古文書、古記録などの過去の資料（史料）を千年以上も大切に受け継いでおり、数億点規模という世界でも稀なほど大量の資料が現存しています。日本の歴史・文化の研究や、過去の災害などの自然現象の解明を進めるには、これらの資料をデジタル化・オープン化するとともに、その内容を読み解く必要があります。ところが、現代のほとんどの日本人は「くずし字」で書かれた過去の資料を読めなくなっており、大量のくずし字をどう読み解くかが重要な課題となっています。 そこでこの社会課題の解決にAI（人工知能）を活用する方法を探るため、この7月から10月にかけて、世界最大規模の機械学習コンペプラットフォームである「Kaggle（カグル）」で、「くずし字認識：千年に及ぶ日本の文字文化への扉を開く」と題する全世界的なコンペを開催します。コンペを通して画期的なくずし字認識手法の開発が進むだけでなく、くずし字データセット
2019年 7月 6日「G検定」226問 振り返り｜カオカオ
第５回目の「G検定」が、７月６日(土)に行われました。 周りで受験した方達の合否の結果・勉強方法・勉強時間なども踏まえて、今回の試験の特徴や難易度などを考えてみたいと思います。 ※１問目から226問目までを「リスト」にしました。下の方にあります。 難易度は、第１回目から変わっていません。 内容もあまり変わらず、「機械学習とディープラーニングの概要と様々な技術」、「AIの歴史」が定番問題として出題され、「AIの各種サービス・法整備」についての問題、「ITの基礎知識」を問う問題、そして数式問題が出題されました。 不合格でも、落ち込こまないで 今回、合格率が「71.3%」で、Twitterのタイムラインには『合格しました』というコメントが多かったため、不合格だった方は落ち込んでしまうかもしれませんが、あまり落ち込む必要はありません。 なぜなら、G検定は「難しい試験」だからです。 現に、取引先の方
kaggleのチュートリアル本を書きました！今後更に更新して、チュートリアルを作り上げます！｜currypurin｜note
--- 【お知らせ】 第4版の紙の本は、「とらのあな」にて通信・店頭販売しております。 希望の方は、とらのあなで購入ください。 はじめまして。カレーちゃんと申します。▶︎Twitterアカウント @currypurin ▶︎ブログ 概要説明技術書典４という技術同人誌の即売会で「kaggleのチュートリアル」を販売し、300冊完売という結果を達成することができました。 その後、私は専業のKagglerになり日々kaggleに取り組んでいます。 2019年9月に開催される、技術書典７において更新版のkaggleのチュートリアル第4版を販売します。このnoteではそのkaggleのチュートリアル第４版を販売いてします。 第４版は次のサポート ページで、コードとyoutubeでの説明動画への集約を行なっています。 サポートページからリンクが貼ってあるkernelのコードと、youtube動画のみで
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