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Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 中国の華中科技大学と北京大学による研究チームが開発した「Semantically Multi-modal Image Synthesis」(SMIS)は、画像をオブジェクトごとにクラス分けし、部分的に画像を入れ替えて合成する深層学習ベースの手法だ。 画像のクラス分けには、ラベルを使って関連付けを行うセマンティックセグメンテーションを用いる。各画素に何が写っているのかを1つ1つ推定し、画像内で領域を分類しクラス分けする。 各クラスに応じたコントローラーで調整することで、対応する部分だけ画像を変換する。このような画像合成では従来、各クラスごとに生成ネットワークを構築し、異なるネットワークの出力
Liam Tung (ZDNET.com) 翻訳校正: 矢倉美登里 吉武稔夫 (ガリレオ) 2020-09-03 14:22 Microsoftは米航空宇宙局(NASA)と協力し、プロジェクトベースの3つの学習モジュールを開発した。これらの学習モジュールは、初心者レベルのプログラマーを対象として、宇宙探査や隕石の分類、天候によるロケット打ち上げ延期の予測などに、プログラミング言語「Python」と機械学習のアルゴリズムをどう利用すればいいのかを教えてくれる。 モジュールを最後まで受講するには、「Windows」PCか「Mac」、あるいは「Linux」を搭載したPCが必要だ。プログラミング言語とは何か、Microsoftのコードエディター「Visual Studio Code」の使い方、Python向け拡張機能のインストール方法、VS Code内で基本的な「Jupyter Notebook」
株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者:西川 徹、以下、PFN)は、三井物産株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:安永竜夫、以下、三井物産)と、深層学習技術を用いた地下構造解析AIシステムの開発及び事業化を目指し、合弁会社(以下、新会社)を8月31日に設立しました。 近年、深層学習技術の産業応用が進み、様々な分野でイノベーションが進展しています。 地下資源開発分野においても、地質調査データ等に対して深層学習技術を用いて解析することで複雑な地下構造を推定し、効率的な商業生産に向けた開発活動の実現を図る取り組みが進められています。 今回設立する新会社では、従来から石油・天然ガス資源開発で用いられる地震波(人工的に発生させる弾性波)の解析に深層学習技術を応用し、資源が埋蔵されている地下構造を解析・推定する技術の開発を目指します。P
はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか? 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね! 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います! 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回
日頃から Google Cloud Platform (GCP)がデータ分析基盤の決定版になると言い続けて・・・たぶん5年ほど経ちましたが、このたびやっと、具体的に使える基盤になってきた感じがするので、まとめておきます。 その前に。 まえおき ~ 分析仕事とデータのセキュリティデータ分析の仕事とデータセキュリティとの関係を、ここ20年くらいの流れを思い出しながらまったり書いていたら長くなったので、お急ぎの方は次の章へ。 さて、データ分析の仕事で普段からやっていることをざっくりまとめると、次の通り。 データの入手、整理、加工仮説の検討と検証、試行錯誤レポーティング、プロトタイピングさて、これらの作業をどこでやっているかというと、主に1はクラウド、2はローカルマシン、3のレポーティングはローカルですが、プロトタイピングはクラウドが多くなりました。というより、クラウドでプロトタイピングが容易にで
# 文字列の要素数を調べる x = '0123456' l = len(x) print(l) # 7 # リストの要素数を調べる x = [0, '1', 2, '3', 4] l = len(x) print(l) # 5 # 多次元リストでは最外のリストの要素数が得られる x = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] # 2次元リスト(2行3列のリスト) l = len(x) print(l) # 2(行数) l = len(x[0]) # 内側のリストの要素数を調べる print(l) # 3(列数) # 辞書の場合は、キー/値の組の数が得られる。 x = {'foo': 'FOO', 'bar': 'BAR', 'baz': 'BAZ'} l = len(x) print(l) # 3
ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」と、ガートナー アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」から、@IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。 不正検知から画像認識、自動運転車まで、機械学習(ML)と人工知能(AI)は、あらゆる産業に革命を起こそうとしている。両者の組み合わせにより、われわれがデータを扱い、活用してデジタル成長を実現する方法が変わりそうだ。 機械学習は人工知能の下位領域であり、マシンが明示的なプログラミングに従うのではなく、データ内のパターンを識別することで問題解決モデルの構築を可能にする。機械学習ではアルゴリズムがデータ内のパターンを識別し、そのパターンを使ってモデルを微調整し
AIによるレポーティング機能を搭載、Java対応テスト自動化ツールを販売開始:組み込み開発ニュース テクマトリックスは、Parasoft開発のJava対応テスト自動化ツール「Jtest 2020.1」を発売した。新たにAIを利用したレポーティング機能を搭載。同時に、「Jtest プロジェクトパッケージ」も販売している。 テクマトリックスは2020年8月6日、Parasoftが開発したJava対応テスト自動化ツールの新版「Jtest 2020.1」を発売した。AI(人工知能)を利用したレポーティング機能を新たに搭載している。 「Jtest」は、Javaソースコードの品質可視化と単体テストの効率化を支援する自動化ツール。静的解析機能と単体テスト支援機能などを搭載する。1000個以上のコーディング規約を基にソースコードを静的に解析し、プログラムの問題点や処理フローに潜むエラーを検出してソースコー
のぐち・なおき/横浜国立大学大学院 都市イノベーション学府(修士)卒業。フリーランスの編集・ライター。「Forbes JAPAN」などを中心に、起業家やイベントの取材記事を執筆。専門領域は、スタートアップや人文系学問。取材の連絡はnn999.pop[at]gmail.comまで。 From DIAMOND SIGNAL スタートアップやDX(デジタルトランスフォーメーション)を進める大企業など、テクノロジーを武器に新たな産業を生み出さんとする「挑戦者」。彼ら・彼女にフォーカスして情報を届ける媒体「DIAMOND SIGNAL」から、オススメの記事を転載します。※DIAMOND SIGNALは2024年1月をもって、ダイヤモンド・オンラインと統合いたしました。すべての記事は本連載からお読みいただけます。 バックナンバー一覧 TwitterやInstagramなど、今や誰もがアカウントを持つよ
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