機械学習を用いた東西日本の境界線決定東日本と西日本の境界線を機械学習で引いてみました． セキュリティ分野の M1 が機械学習をお勉強する際に，モチベ維持のため面白そうなテーマを選んだらこうなった！というもの． なので本体の論文とか，学術的貢献とかはないです...が，そういった視点から見ていただけるのはとても嬉しいです！ 市町村単位，藩単位など，県境以外で境界線を引けないか？というコメントを多くいただいていますので，今後そういった方面への掘り下げもやっていきたいです．Read less
Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
機械学習の意味と役割--データの持っている価値を引き出す
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 今回はビッグデータ活用において重要な役割を持つ「機械学習」を取り上げる。 機械学習とは大まかにいうと、データが持つ法則を見つけ出すアルゴリズムの総称である。その名の通り、経験をもとに知識を得る人間の学習過程に近い面がある。機械学習はすでに予測や分類、画像認識、商品のレコメンドなどに実際に使われている。筆者の携わってきた分析案件も、最終的に機械学習の問題に落とし込んだものが多い。 本稿では、機械学習が大量のデータを扱う手段であり、データの持つ価値を引き出す手段であることを最近10年の将棋の人工知能の発展を例に述べ、機械学習のビジネスにおける応用のポイントと注意点を述べる。機械学習の具体的な手法、その数理までは踏み込まず、機械学習の持つ機能
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Deep learning at Oxford 2015
