［AI・機械学習の数学］正規分布とベータ分布、確率分布とベイズ統計の関係を理解する［AI・機械学習の数学］正規分布とベータ分布、確率分布とベイズ統計の関係を理解する：AI・機械学習の数学入門 統計学や機械学習で使われるさまざまな確率分布のうち、連続分布の例として正規分布とベータ分布について見ていく。また、最近主流になりつつあるベイズ統計の関係についても簡単に紹介する。
Transformerによる時系列データ予測のご紹介 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 発展を続ける「自然言語処理」技術。その中でも幅広く使用される深層学習モデルTransformerは、自然言語処理以外の音楽生成や物体検出などの領域でも適用できます。本ブログでは、 Transformerを時系列データに適用する方法をご紹介します。 こんにちは、AIソリューションサービス部の井出と申します。 この記事では、特に自然言語処理分野で幅広く使用される深層学習モデルTransformerを時系列データへ適用する方法に関してご紹介します。 以前の記事では、Transformerの構造や特徴などについて、自然言語処理分野の機械翻訳を例としてご紹介しております。はじめに、こちらの記事をご一読していただくことで、より本記事でご紹介する内容に対する理解が深まるかと思います。 Transform
ディープラーニングで天ぷら問題を解決したい - 沖縄B級ポータル - DEEokinawa（でぃーおきなわ）
「天ぷらのイカを食べたかったのに魚だった」という悲劇を生む沖縄の「天ぷらイカ・魚問題」。今ならディープラーニングで解決できるのではないだろうか。 2021年は2月12日が旧暦のお正月、旧正月にあたります。また旧暦の1月16日はあの世のお正月と言われている十六日。このご時世だけに親戚一同が集まるようなことはなさそうですが、旧正月まわりの沖縄はわりと行事ごとが多い印象です。 そして、親戚一同が集まるような行事といえば「天ぷら」。沖縄の天ぷらは行事に供される行事食でもあるのです。 さて、天ぷらと言えば沖縄県民の悩みである「天ぷらイカ・魚問題」というものがあります。 天ぷらイカ・魚問題 沖縄の天ぷらは衣が厚く、似たような形状であるため「魚天ぷらを食べたかったのに、イカ天ぷらを取ってしまう」「イカ天ぷらが食べたかったのに、魚天ぷらを取ってしまう」という悲劇が起こること 我々DEEokinawaでも長
第８回 日経「星新一賞」受賞者を決定
理系的発想力を問う文学賞、日経「星新一賞」（主催：日本経済新聞社）の第8回受賞者が以下の14名に決定しました。第8回は2020年6月1日から9月30日まで応募を受け付け、応募作品は一般部門編、ジュニア部門編、学生部門編で、総数は第7回の1,878編より461編多い2,339編でした。AI、環境問題を題材にした作品の応募が多く、AIを活用した創作と認められた作品は14点。また、文章作成過程の一部でＡＩを活用した作品が初めて最終選考まで残りました。 【日経「星新一賞」について】 星新一氏が残した創造性あふれる作品は、現実の世界で科学に取り組む人たち、未来を創ろうとしている人たちを刺激してきました。日経「星新一賞」は形式やジャンルにとらわれない理系的な発想力、想像力を問う新しい文学賞として2013年に創設。ＳＦ作家・ＳＦ評論家による複数の予備審査の後、最終審査を経て、このたび受賞者を決定しました
Python in Visual Studio Code – February 2021 Release - Python
We are pleased to announce that the February 2021 release of the Python Extension for Visual Studio Code is now available. You can download the Python extension from the Marketplace, or install it directly from the extension gallery in Visual Studio Code. If you already have the Python extension installed, you can also get the latest update by restarting Visual Studio Code. You can learn more abou
Kaggleで10年遊んだGrandMasterの振り返り | ho.lc
2011年2月16日に Kaggle アカウントを取得して10年が経過した。長い間 Kaggle Ranking 世界 1 位を目指してきたが、この目標やモチベーションが大きく変化してきたと感じたため、一区切りつけるためにもこの10年+αを振り返る。今の目標は対象を問わずアルゴリズムで資産を最大化すること。エンジニアリングを駆使してデータからアルファを探し、システム化して運用する。実利的で定量評価できる最高に楽しいタスクです（記事では触れません）。 競技プログラミングからKaggleを始めるまで¶ Kaggle ができる前は ICPC や ICFP Programming Contest といった競技プログラミング系のコンテストに参加していた。ICPC ではアジア地区会津大会 2007、アジア地区東京大会 2008 に出場したが大敗して悔しくて仕方がなかった。コードゴルフも嗜む程度に遊んで
最先端のAI画像認識モデルでも正しく認識できない画像まとめ
人工知能(AI)を用いた画像認識技術は自動運転車や防犯システムなどさまざまな分野で活躍していますが、最先端のパフォーマンスを実現するディープラーニングを用いた画像認識モデル「InceptionNet」であっても、画像を正しく認識できないケースが多々あります。スタンフォード大学で機械学習やAIについて研究するアブバカル・アビド氏は、「最先端の画像認識モデル(InceptionNet)でも正しく認識できなかった画像」をまとめており、まだまだAIが人間並みの認識能力を有することは難しいと実感できます。 What Inception Net Doesn't See – Abubakar Abid – Zou Group @Stanford https://abidlabs.github.io/Inception-Blindspots/ ◆1：逆さまの車 自動車が逆さまに写っている場合、画像認識モデ
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Variational Inference with Joint Distributions in TensorFlow Probability
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