今回の目的 前回はMNISTの手書き数字を入力すると、その情報（元は28×28＝784次元のデータ）を段階的に次元削減していきながら、2次元の情報とした後で、それを今度は784次元のデータへと復元する「オートエンコーダー」を作成してみました。その中で、オートエンコーダーのエンコーダー部では、元のデータをより次元数の少ない空間（前回は最終的には2次元空間）へとマッピングすること、デコーダー部ではマッピングされたデータを基に元の情報へと復元することを見てきました。そして、エンコーダー部で圧縮されたデータは「元データを復元するために不要な情報を削除したもの」「潜在変数と呼ばれる」であるといったことも見ました。 最後に、MNISTの手書き数字ではそれなりの結果を出した「全結合型のオートエンコーダー」を使って、CIFAR-10と呼ばれるMNISTよりも情報量が多い画像データのエンコード／デコードがう

Googleの元研究者による、2012年〜2019/2020年までの、各年の絶対に抑えておくべきベスト機械学習アルゴリズムの論文、解説と、TensorFlow、PyTorchの各実装への案内をまとめた記事… https://t.co/Z6GDORwt3r

https://blog.tensorflow.org/2019/02/lingvo-tensorflow-framework-for-sequence-modeling.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEice493i1AiNObxeazGl5LVhLB0TBnlCjEC-NXRVvGXd7uTRag7rMgfFdrkNGLM5kH0SJPHUpKhqPel1C0p5aIttpmC97eB8_lgec5uuXexoolS7tZU_d2cNEnb-VLRTKPnao9LLyo6uus/s1600/figure1.png February 22, 2019 — Posted by Jonathan Shen Lingvo is the international language Esperanto

Google breaks AI performance records in MLPerf with world's fastest training supercomputer Fast training of machine learning (ML) models is critical for research and engineering teams that deliver new products, services, and research breakthroughs that were previously out of reach. Here at Google, recent ML-enabled advances have included more helpful search results and a single ML model that can t

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1万組以上のカップルのデータを機械学習によって分析したところ、恋愛における満足度は、「どんな相手を選ぶか」よりも「相手と築き上げた関係」が大きな影響を与えることが判明しました。 Machine learning uncovers the most robust self-report predictors of relationship quality across 43 longitudinal couples studies | PNAS https://www.pnas.org/content/early/2020/07/21/1917036117 Western News - Machine learning predicts satisfaction in romantic relationships https://news.westernu.ca/2020/07/machin

Microsoft、「Visual Studio Code」向けPython拡張機能の「July 2020」リリースを公開：新しい言語サーバ「Pylance」や「Gather」拡張機能をサポート Microsoftは、「Visual Studio Code」向けPython拡張機能の「July 2020」リリースを公開した。15件の機能強化、27件の問題修正などが行われている。 Microsoftは2020年7月16日（米国時間）、コードエディタ「Visual Studio Code」（以下、VS Code）向けPython拡張機能の「July 2020」リリースを公開したと発表した。 Python拡張機能は、Visual Studio Marketplaceからダウンロードするか、Visual Studio Codeの拡張機能ギャラリーから直接インストールできる。Python拡張機能をイ

この記事は前回（TSTSTS）の続きです。 前回の記事は ↓↓↓↓↓こちら↓↓↓↓↓ blog.ecbeing.tech はじめに ブンブンHello World. 最近はフロントエンドよりのコーディングにハマりつつある開発です。 どうせフロントエンドやるなら、見た目に凝った何かを入れたい。 だってフロントエンドだもの。 そんな感じで今回は、実行結果をグラフにしてそれっぽい感じにする方法をまとめたいと思います。 見える化、出来ていますか？ はじめに 前回までのあらすじ TS入門してみた 課題点 vue-chartjs Vue.js vue-chartjs 何はともあれ実装 環境構築 vue-chartjsのコーディング 合☆体 結果 おわりに 前回までのあらすじ 多くの方にご覧いただけいるようで、感謝の極みです。 前回の記事を簡単に一言で説明すると、TypeScriptに入門してみました。

プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat

Line Man Wongnai, an on-demand food delivery service in Thailand, is considering an initial public offering on a Thai exchange or the U.S. in 2025.

IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ RPA ＞ 新製品・サービス ＞ UiPath、AIモデルをRPAに組み込んで実行できる基盤ソフトウェア「UiPath AI Fabric」を販売 RPA RPA記事一覧へ [新製品・サービス] UiPath、AIモデルをRPAに組み込んで実行できる基盤ソフトウェア「UiPath AI Fabric」を販売 2020年7月29日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト UiPathは2020年7月29日、AI（人工知能）をRPA（ロボットによる業務自動化）のワークフローに組み込むための開発・実行プラットフォーム「UiPath AI Fabric」を発表した。画像認識や自然言語処理などの結果に応じて処理を実行できる。すぐに使えるAIモデルをあらかじめ用意しているほか、UiPath AI Fabricで使える形式でAIモデル

最終更新日： 2021年12月13日 株式会社Preferred Networks（PFN）は、PyTorchユーザー向けの深層強化学習ライブラリ「PFRL（ピーエフアールエル）」を、2020年7月30日にオープンソースソフトウェア（OSS）として公開しました。 PFRLは、PFNが深層学習フレームワークをChainerからPyTorchへ移行してPyTorchコミュニティと連携を強化する一環で、ChainerRLの後継ライブラリとして公開されました。 PFNは2019年12月に深層学習フレームワーク「Chainer」のメジャーアップデートを終了すると発表し、研究開発基盤をFacebook社の「PyTorch」に順次移行しました。 【PFRLの特長】 最新の研究に基づく深層強化学習アルゴリズム・深層強化学習機能が実装。それらを比較したり、組み合わせたりして実験することが可能。 特に重要な9

スマート農業サービスを開発するスカイマティクスは7月30日、スマートフォンアプリで米粒の写真を撮ると、AIがコメの等級の目安を判定するサービス「らいす」をリリースした。農林水産省の等級検査に出す前に、農家がコメの品質を確認できるようにし、想定と検査結果に差が出ることを防ぐ。 基本料金は無料。解析回数などの制限を解除した有料プランも用意する。価格は月額500円（税別）から。 検査用の皿に1000粒ほどのコメを敷き詰め、アプリ内から起動したカメラで撮影してボタンを押すと、AIが画像を解析。数秒以内に等級の目安を表示する。解析を担うAIは、農水省が定める玄米の検査規格を学習している。解析したコメのデータは、収穫日や品種などの情報を追加して保存できる。 「らいす」のメリットは？ 農水省は玄米に1～3等の規格を設けており、等級検査によって水分量や形状、異物混入の有無などを確認。品質に応じて等級を分け

2020年6月17日～7月17日にかけて、ITに携わる全てのエンジニアを対象にしたMicrosoft主催の大規模Techカンファレンス「de:code」が開催されました。セッション「AI りんなの成長記録 2015～2020 」では、マイクロソフトディベロップメント株式会社 AI & リサーチ シニアプログラムマネージャ 坪井一菜氏が登壇し、AIりんなを開発してきた5年間におけるチャットモデルの進化と、「共感」をテーマにした新たなチャットモデルについて紹介しました。 AIりんなの成長記録 坪井一菜氏（以下、坪井）：みなさんこんにちは。マイクロソフトでAI「りんな」の開発をしています、坪井一菜と申します。今日は「AIりんなの成長記録」ということで、私たち開発チームが何を考えてどのようにりんなを成長させてきたか、最新の技術アップデートを含めましてご紹介したいと思います。 今日のこのセッションで

株式会社aiforce solutionsは2020年7月22日、国立大学法人東北大学データ駆動科学・AI教育研究センターと2020年6月2日に共同研究契約を締結し、東北大学の新入生2400人向けにデータ科学・AI教育の基礎教育コンテンツ「AIMD for Future」を2020年6月より提供開始したと発表した。 東北大学では、これまでもAI教育に取り組んでいる。たとえば、AI・データスキルを習得させるための数理、統計、機械学習など幅広い教育コンテンツは提供されていた。しかし、いずれも難易度の高いものが多く、文系・理系問わず新入生全員がAI・データスキルの体得が難しいことが課題だった。 そこで東北大学は、AI教育教材であるAIMD for Futureを新入生2400人に提供することで、これまで以上に多くのAI人材の育成および輩出を目指す。 ＞＞ 東北大学 プレスリリース ＞＞ 株式会社

.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads

TensorFlow デベロッパー認定資格とは TensorFlow を使ったモデルの構築と訓練を通じて、機械学習に関する実用的なスキルをアピールしたいと考えている、学生、デベロッパー、データ サイエンティストを対象とした、基本的な認定資格です。 認定資格はオンラインの試験を受験し、合格することで取得できます。 合格した方にはデジタルの資格認定証が届きます。また、GitHub、ソーシャル メディア プラットフォーム（LinkedIn など）に認定証とバッジを掲載して、TensorFlow の高度な専門知識を世界に向けて発信することもできます。 詳しくは TensorFlow デベロッパー認定資格の特設ページ（日本語）でご確認ください。 ML Study Jams “Road to TF Certificate 2020” オンラインもくもく会 TF Certificate 受験に向けて勉強

ルール大学ボーフムのホルストゲルツITセキュリティ研究所とクラスタオブエクセレンスCASA（Cyber Security in the Age of Large-Scale Adversaries）の研究チームが、ディープフェイク画像を効率的に特定する新しい方法を開発した。 ディープフェイク画像とは、ディープラーニング技術を用いて生成され、人間には本物の写真とほとんど見分けがつかないフェイク（偽）画像を指す。研究チームはこうした画像を効率的に特定する方法の開発を目的に、画像を周波数領域に変換して分析した。これは確立された信号処理手法だ。 研究チームは2020年7月15日（現地時間）、International Conference on Machine Learning（ICML）でこの研究成果を発表した。実験結果を再現できるように、実験のために作成したコードをGitHubで公開している。

TensorFlow is a Python library for high-performance numerical calculations that allows users to create sophisticated deep learning and machine learning applications. Released as open source software in 2015, TensorFlow has seen tremendous growth and popularity in the data science community. There are a number of methods that can be used to install TensorFlow, such as using pip to install the wheel

TensorFlow* is a widely-used machine learning framework in the deep learning arena, demanding efficient utilization of computational resources. In order to take full advantage of Intel® architecture and to extract maximum performance, the TensorFlow framework has been optimized using oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) primitives, a popular performance library for deep learning application