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2021/08/13 JPX ITやデータ分析を活用した取引の学習環境の提供に係る実証実験プロジェクト —データ分析コンペティション表彰式の開催について— 2021年1月より取り組んでおります、ITやデータ分析を活用した取引の学習環境の提供に係る実証実験プロジェクト「J-Quants」（以下、「本実証実験」という。）（※）に関しまして、これまで行って参りました「ファンダメンタルズ分析データコンペティション」及び「ニュース分析データコンペティション」（以下、「両コンペティション」という。）の表彰式をオンラインで開催いたしましたので、お知らせいたします。 両コンペティションでは、株式市場を対象としたデータ分析の初学者・データサイエンスに知見のある有識者・自然言語処理の有識者等を対象者として、銘柄情報・株価情報・ファンダメンタル情報・日経電子版見出しテキストデータ・適時開示データ等の様々なデータ

『CVPR2021』というコンピュータービジョンのイベントで、テスラのAIチームシニアディレクターであるAndrej Karpathy氏が登壇。テスラが進める完全自動運転への取り組みを解説しました。はたして、テスラはどこまで進んでいるのか。テスラオーナーで翻訳家の池田篤史氏が翻訳しつつ解説します。かなり専門的ながら、興味深い内容です。 ※冒頭画像はCVPRウェブサイトより引用。 はじめに 2021年6月下旬に開催されたCVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）に、昨年に続きテスラのAIチームシニアディレクター、アンドレイ・カーパシー氏が登壇し、カメラからの入力のみで自動運転機能を達成する取り組みについて解説しました。この記事ではそれに加え、テスラハッカーとして有名なGreentheonly氏にも取材をして、アンドレイ氏が表向き言えないようなこ

Understanding math will make you a better engineer.So, I am writing the best and most comprehensive book about it. I'm interested Knowing the mathematics behind machine learning algorithms is a superpower. If you have ever built a model for a real-life problem, you probably experienced that familiarity with the details goes a long way if you want to move beyond baseline performance. This is especi

理化学研究所（理研）創発物性科学研究センター計算物質科学研究チームの野村悠祐研究員と豊田理化学研究所/早稲田大学理工学術院総合研究所の今田正俊フェロー/上級研究員・研究院教授の共同研究チームは、機械学習[1]を用いた世界で類を見ない高精度手法により、幾何学的フラストレーションのある量子スピン系[2]の解析を行いました。そして、スピンの向きが絶対零度でも整列せずに、量子力学的に揺らぐ「量子スピン液体[3]」相を発見・確証し、存在領域を特定しました。 本研究成果は、量子スピン液体中でスピンが分裂して生じる「スピノン[4]」の性質を解き明かし、これを量子計算への応用につなげるとともに、現実物質で量子スピン液体を実現するための有用な指針を与えるものと期待できます。 今回、共同研究チームは、機械学習分野で用いられる人工ニューラルネットワーク[1]の一種である制限ボルツマンマシン[5]と物理分野で用い

文部科学省は数理・データサイエンス（ＤＳ）・人工知能（ＡＩ）教育プログラムで、初年度となる２０２１年度の認定を行った。実績を踏まえたリテラシー（読解記述力）レベルで７８校を認定。このうち北海道大学など１１校は全学必修化や産業界の実データ活用といった優れた取り組みを行うとして別途選定した。国立、公立、私立の大学に加え、高等専門学校と多様な先進モデルが提示された。 政府は数理・ＤＳ・ＡＩのリテラシーレベルを、２５年に学部生の１学年全５０万人が学ぶよう掲げている。文科省は「正規課程の全学開講」「人文・社会科学系など含む複数学部での実施実績」など、要件を満たした大学の認定制度で後押しする。 今回、「数理・ＤＳ・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」の計２回の公募で数校の取り下げがあったが、国立・私立がほぼ半々の７８校が認定された。このうち「全学生の半分以上が履修（見込み含む）」など、より優れた「

やのと申します。 ２回目の執筆になりますが、よろしくお願いいたします。 効果検証入門～正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎の社内読書会を主宰しています。 gihyo.jp その流れでいろいろ調べていると、機械学習を使って因果関係を分析しよう という話が最近話題になっているような記事や情報をみかけるのですが、書籍では RCTができないときの代替手段 という位置付けで、傾向スコア、CausalImpactなどの手法を使いバイアスを排除した効果検証の方法が展開されているため、 因果推論 x 機械学習みたいな複雑なことしなくても、RCTが使えるんだったら使って、バイアスのない効果検証ができる環境を整備すればいいじゃないの？ という違和感を感じていました。 しかし、インターネット上の記事や文献を収集、咀嚼していくと、 因果推論 x 機械学習にはRCTを上回る価値がある とわかってきたため、自

データ分析家や研究者などのデータサイエンティストが分析手法を投稿し、お互いに競う世界最大級のAIコミュニティ「Kaggle」にて開催されたゲームAIコンペティション「Hungry Geese」。世界中から875チームが参加した同コンペで、株式会社QUANTUM（クオンタム）のAI技術顧問である大渡勝己氏と株式会社ディー・エヌ・エーの田中一樹氏によるチーム「HandyRL」が優勝を果たしました。 多様な状況変化に対応するAI「Hungry Geese」では、自分のチームのガチョウを操作し、食物を食べて体を長くしながらマスの上を移動する中で、自分の体や相手チームのガチョウにぶつかることなく長く生き残れば勝ちというゲームを4チーム同時に対戦します。同コンペは、このゲームをプレイするAIを開発し、その強さを競うというものです。 チーム「HandyRL」のAI開発は、機械学習システムの開発と実装支援

【読売新聞】　政府は、国内林業の振興に向け、人工知能（ＡＩ）や情報通信などの先端技術を積極的に導入する方針を固めた。２０２５年度頃から順次実用化し、高齢化が進む業界に若者や女性の就業を促し、林業を収益性の高い成長産業へと育てたい考え

フェンシング剣の軌跡、AIと4Kカメラで捕まえた　“ライトセーバー”みたいな可視化技術、約5年間の開発秘話（1/3 ページ） 8月8日に閉幕した東京五輪で、日本代表が「エペ」の団体で史上初の金メダルを獲得するなど、盛り上がりを見せたフェンシング。選手の活躍に注目が集まる一方で、ロンドン五輪の銀メダリストでもある、日本フェンシング協会の太田雄貴前会長がTwitterに投稿した動画も注目された。試合会場のバックスクリーンに映る試合映像を見ると、剣先が映画「スター・ウォーズ」に登場する武器「ライトセーバー」のように光り輝き、軌跡が可視化されているのだ。 無観客とならなければ、試合直後にスター・ウォーズのようなリプレイ映像を多くの人が目にしたはずだ。この演出はどのように実現したのか。Perfume のライブ演出やリオ五輪の閉会式の映像ディレクターを手掛けた、メディアアーティストの真鍋大度さんらFe

医療機器市場におけるAIーテクノロジー別（機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン）；オファリング別；アプリケーション別；エンドユーザー別–世界的な需要分析および機会の見通し2021-2029年 Research Nester Private Limitedは調査レポート「医療機器市場におけるAI：世界的な需要の分析及び機会展望2029年」2021年08月 14日 に発刊しました。このレポートは、予測期間中に市場の成長を促進すると予測されるいくつかの要因とともに、成長ドライバー、市場機会、課題、脅威などの市場ダイナミクスを強調しています。さらに、このレポートは、SWOT分析、PORTERの五つの力の分析、PESTEL分析など、いくつかの分析ツールを利用して予測評価を提供します。 レポートのサンプルURL: https://www.researchnester.jp/sample-re

クボタはトマトのハウス栽培で人工知能（AI）を活用し水や肥料を自動で与えるシステムを開発する。カメラ画像から葉のしおれ具合を判断し、水や肥料を最低限にとどめて糖度を上げる。もっとも神経を使う作業の一つで、農家の負担を軽くする。ハウス内の数カ所に設置したカメラで葉を上から撮影する。AIが葉の面積の増減でしおれ具合を判断し、あらかじめ設定したしおれ具合になると、土の上に敷いている微細な穴のあいたフ

【読売新聞】　政府は、人工知能（ＡＩ）と衛星を組み合わせた新たな不審船監視システムの運用に向けて、来年度に実証実験を行い、２０２４年度にも開始する方針を固めた。沖縄県の尖閣諸島での中国船による領海侵入や、能登半島沖の「 大和 （ や

投稿したのは、東京大学大学院で情報デザインとデジタルアーカイブを研究する渡邉英徳教授（＠hwtnv）。渡邉教授は、広島出身で東京大学在学中の庭田杏珠さん（@Anju_niwata）とともに、第二次世界大戦にまつわる白黒写真を、AIツールと戦争体験者との対話、当時の資料、SNSで寄せられたコメントなどを活用してカラー化する活動「記憶の解凍」に取り組んでいる。AIと人のコラボレーションによって、凍りついていた記憶を「解凍」し、戦争体験者の「想い・記憶」を未来に継承するというものだ。 渡邉教授と庭田さんの2人は、活動の一環でカラー化した写真から355枚を厳選し、2020年7月に写真集「AIとカラー化した写真でよみがえる戦前・戦争」（光文社新書）として出版。戦争をテーマにした写真集としては異例の発行部数6万部を超えるベストセラーになった。

東レ・プレシジョン株式会社様においては、Preferred Networks Visual Inspection をご利用いただくことで、 従来の手法では実現困難であった優れた検出精度、検知速度を実現した無振動式パーツフィーダ 一体型検査装置（製品名：トレフィーダ®IT, IS）を開発・製造しています。 各画像をクリックで拡大します。 AI検査ヘッドを搭載した無振動式パーツフィーダ 一体型検査装置（トレフィーダ®IT, IS）トレフィーダ®IT, ISの詳細につきましては、東レ・プレシジョン株式会社様の製品紹介ページをご参照下さい。 トレフィーダ®IS – 検査対象パーツ非破壊検査装置 Preferred Networks Visual Inspection による検知画面不良判定の場合には赤枠が、良品判定の場合には緑枠が表示され、 不良と推定される部位がヒートマップで可視化されています。