BetterEngageはデータ・ドリブンな戦略人事を実現するための「エンプロイー・エクスペリエンス・プラットフォーム(EXP)」です。 人事データをリアルタイムに自動連携・可視化することで、「より高度な人事戦略の実現」をサポートし、データから導き出すインサイトを現場と共有することで、「心地よい従業員体験」を実現します。
Data analysis is the process of inspecting, cleansing, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, informing conclusions, and supporting decision-making.[1] Data analysis has multiple facets and approaches, encompassing diverse techniques under a variety of names, and is used in different business, science, and social science domains.[2] In today's business wor
In statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysi
This step-by-step tutorial will show you how to set up and use Jupyter Notebook on Amazon Web Services (AWS) EC2 GPU for deep learning. While DataCamp's Introduction to Deep Learning in Python course gives you everything you need for doing deep learning on your laptop or personal computer, you’ll eventually find that you want to run deep learning models on a Graphical Processing Unit (GPU). This p
高速にデータ処理を行いたい pandasをデータ処理で用いることが多いですが、データサイズが大きくなると遅くなり、待ち時間が長くなってしまいます。そこで今回はGPUを使用して高速に処理が可能なcudfの紹介をします。 環境構築 検証環境 Ubuntu 18.04メモリ:64GBGPU: Geforce 1080CPU : Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz NVIDIA GPU CLOUDにすでに環境構築されたDocker環境が存在します。今回はDockerを使用して環境構築をできるだけスキップして行います。 NVIDIA GPU CLOUDとは Dockerコンテナ、学習済みモデル、学習用スクリプトなどを提供しているサイトです。ここにあるリソースを使用すればGPUを用いた処理を始めることが容易になります。 https://www.nvidia.
Callbacks API A callback is an object that can perform actions at various stages of training (e.g. at the start or end of an epoch, before or after a single batch, etc). You can use callbacks to: Write TensorBoard logs after every batch of training to monitor your metrics Periodically save your model to disk Do early stopping Get a view on internal states and statistics of a model during training
コールバックの使い方 コールバックは訓練中で適用される関数集合です.訓練中にモデル内部の状態と統計量を可視化する際に,コールバックを使います.SequentialとModelクラスの.fit()メソッドに(キーワード引数callbacksとして)コールバックのリストを渡すことができます.コールバックに関連するメソッドは,訓練の各段階で呼び出されます. [source] Callback keras.callbacks.Callback() この抽象基底クラスは新しいコールバックを構築するために使用されます. プロパティ params: 辞書.訓練のパラメータ(例: 冗長性,バッチサイズ,エポック数...). model: keras.models.Modelのインスタンス.学習されたモデルへの参照. コールバック関数が引数としてとる辞書のlogsは,現在のバッチ数かエポック数に関連したデー
この物語はフィクションです。実在の人物や団体などとは関係ありません。 とあるAIベンチャーに入ったことを心の底から後悔している。 「大学発ベンチャーです!自由に開発できる風土です!」みたいな宣伝文句に騙されて入ってしまった過去の自分をぶん殴りたい。 何がヤバかったかって? 会社のとある人物(卍と呼ぶ)がヤバすぎた。 そいつはクソみたいなアルゴリズムを「何でもできるAI」と宣伝していた。 いまどき「何でもできます!」なんて宣伝するバカいるわけない、って思うじゃん? マジなんだこれが。 講演会や営業先で卍が言うんだ。 「うちのAIは基本的に何でもできます」 「脳と同じ働きをします」 「ディープラーニングよりも軽くて高性能です」 でもって騙されるやつがいるんだこれが。 信じられないだろうけど本当にいたんだ。 騙されるやつはだいたい会社の役員とか高齢でコード書けない人間。 そういう人を意図的に狙っ
人工知能で詐欺まがいなことしてる香具師に引っかかった、という話をこれからしていく。この記事は「人工知能ば詐欺だ」ということでなく、「詐欺師は人工知能を使いたい」ということを語る。 もう10年ぐらい前になるのだけど、人工知能には色々あるのに「深層学習だけが人工知能」だという無勉強な馬鹿に引っかかったんだよ。本当は人工知能なんて LISP から始まって、色々あって今の AI につながるているのに、その歴史は全く無視してね。Python のライブラリでどうにかできないものは不要とのことなので、「ふーん、そうなんですか」ぐらいで対応してた。なぜなら、自分は人工知能にAPIを叩いてブラウザに表示する部位を担当したからだ。 その会社にはエンジニアがいないので、人工知能とデザインを除いた全てをほぼ自分だけでフロントエンド(当時はFlash)からバックエンド(Django)とデータベース、クラウド部分を設
[source] Dense keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None) 通常の全結合ニューラルネットワークレイヤー. Denseが実行する操作:output = activation(dot(input, kernel) + bias)ただし,activationはactivation引数として渡される要素単位の活性化関数で,kernelはレイヤーによって
まえがき 本記事では、筆者が2020年に情報系修士号取得のために出願する大学院を探した際の結果をまとめています。もし同じ様に東京近郊で社会人として働きつつ情報系修士号を取りたいと思う方がいましたらご参考にどうぞ。 対象読者 情報系の修士号が欲しいが、仕事は辞められない人 東京近郊に居住している人 各大学の公式サイトを一つ一つ追うのが面倒な人 調査対象の大学院 調査対象は以下の条件に合致しそうな大学院の中から選定しました。 情報系の修士号が取れる 東京近郊に所在している or 東京にサテライトキャンパスがある or 月に2回程度の通学であればギリギリ何とかならないことも無い距離にある (2020/09/28追記) Twitterや本記事のコメントで情報を頂いた産業技術大学院大学、情報セキュリティ大学院大学について記載しました。 海外大学院のオンラインコースに関する記事を書いていた方がいたので
Microsoft Learn for Power BI Microsoft Power BI データとの接続や可視化の方法を学び、誰もがデータに基づいてより良い意思決定を行えるよう、データ文化を推進するためのスキルを身に付けましょう。 Power BI ラーニング パスをすべて参照する Power BI の概要 Microsoft Power BI は、ソフトウェア サービス、アプリ、およびコネクタのコレクションです。これらが連携して、関連付けられていないデータ ソースを一貫性のある視覚的にイマーシブな対話的分析情報に変換します。 単純な Microsoft Excel ブックのデータでも、クラウドベースとオンプレミスのハイブリッドなデータ ウェアハウスのコレクションでもかまいません。Power BI を使用すると、データ ソースへの接続、基になっているソースに影響を及ぼさずに行うデータ
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