academist (アカデミスト)
2023-04-06 【イベント告知】 4/12「海外日本人研究者が語る研究クラファン活用法 supported by UJA」Guest：齋藤大さん（フライブルク大学 ） 2023-03-10 【イベント告知】 3/16「研究者がクラウドファンディングをするということ」Guest：宮野公樹さん（京都大学 准教授） 2022-01-20 【重要なお知らせ】 システムメンテナンスのお知らせ 2021-12-15 【プレスリリース】 東京家政学院大学とアカデミストがクラウドファンディングの実施に向けたパートナーシップ契約を締結 - 2件のプロジェクトに対してサポーター募集を開始 2021-12-02 【プレスリリース】 アカデミスト、若手研究者向けの研究費支援プログラム「academist Prize」の企業賞発表イベントを12月9日に開催 - 月額支援型クラウドファンディングのチャレンジャー
いま知っておきたいAI活用事例――内定辞退予測、退職予測から、RPA連携の可能性まで
本連載では、画像認識や自然言語処理、自動運転などの技術にフォーカスして代表的な事例を紹介してきた。今回は、今話題の「内定者辞退予測」やRPAとAIの連携など、これまで紹介しきれなかった旬な話題をまとめた。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人がAIについて正しく理解し、他人に説明できるほどの知識を持っているだろうか。本連載では「AIとは何か」といった根本的な問いから最新のAI活用事例まで、主にビジネスパーソン向けに“いまさら聞けないAIに関する話”を解説していく。 （編集：村上万純） 未来を予測するAI 「リクナビ問題」も話題に 最初は、AIによる未来予測だ。本連載で解説してきたように、現在のAIの多くは、過去に得られた大量のデータを分析し、その中にあるパターンを把握することでさまざまな処理を行う仕組みになってい
いま知っておきたいAI活用事例――内定辞退予測、退職予測から、RPA連携の可能性まで
本連載では、画像認識や自然言語処理、自動運転などの技術にフォーカスして代表的な事例を紹介してきた。今回は、今話題の「内定者辞退予測」やRPAとAIの連携など、これまで紹介しきれなかった旬な話題をまとめた。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人がAIについて正しく理解し、他人に説明できるほどの知識を持っているだろうか。本連載では「AIとは何か」といった根本的な問いから最新のAI活用事例まで、主にビジネスパーソン向けに“いまさら聞けないAIに関する話”を解説していく。 （編集：村上万純） 未来を予測するAI 「リクナビ問題」も話題に 最初は、AIによる未来予測だ。本連載で解説してきたように、現在のAIの多くは、過去に得られた大量のデータを分析し、その中にあるパターンを把握することでさまざまな処理を行う仕組みになってい
Python: 広義の Target Encoding と Stacking は同じもの (と解釈できる) - CUBE SUGAR CONTAINER
おそらく、既に分かっている人には「知らなかったの？」とびっくりされる系の話なんだろうけど、今さら理解したので備忘録として残しておく。 結論から書くと、目的変数を用いた特徴量生成を広義の Target Encoding と定義した場合、Target Encoding と Stacking は同じものと解釈できる。 例えば、Target Mean Encoding は多項分布を仮定したナイーブベイズ分類器を用いた Stacking とやっていることは同じになる。 また、Target Encoding と Stacking が同じものであると解釈することで、周辺の知識についても理解しやすくなる。 Target Encoding について Target Encoding は、データ分析コンペで用いられることがある特徴量生成 (Feature Extraction) の手法のこと。 一般的にはカテゴ
「IntelliCode」がさらに進化し、行全体を候補として提案。まるでAIとペアプロしているように
マイクロソフトは、AIによるコーディング支援機能の「IntelliCode」がさらに進化し、コーディング中の行全体を提案できる能力を備えるようになったことを明らかにしました。 下記は「Re-imagining developer productivity with AI-assisted tools」から引用です。 IntelliCode now provides whole-line code completion suggestions mined from the collective intelligence of your trusted developer knowledge bases. This is like having an AI-developer pair-programming with you, providing meaningful, suggestion
スーパーマリオのジャンプのアルゴリズム - Qiita
先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて～」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28 ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか？世界で最も有名なゲームのジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる
米議会 中国の急速なＡＩ開発に強い警戒感 | NHKニュース
アメリカ議会のＡＩ＝人工知能に関する諮問機関が、報告書を公表し、中国による急速なＡＩ開発に強い警戒感を示したうえで、アメリカが官民一体となってＡＩの開発と人材育成を加速させる必要性を強調しました。 報告書は、「中国が2030年までにＡＩで世界のリーダーになるという宣言は軍事的・経済的にアメリカに挑むものだ」としたうえで、中国による急速なＡＩ開発や国民監視のＡＩ利用に強い懸念を示しました。 そしてアメリカが主導権を維持するためには、研究開発費の増額や人材育成の強化などを行い、官民一体となってＡＩ開発を加速させる必要性があると強調しました。 一方、報告書は、アメリカと中国の企業や研究機関では、ＡＩ開発で双方が緊密な協力関係にあると指摘したうえで、関係を失えば、人材確保や経済的な面で損害が生じるおそれがあるとして安全保障とビジネスのバランスの難しさを課題として挙げています。 中間報告書をまとめた
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New machine learning capabilities for data scientists using Kaggle | Google Cloud Blog
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