lspector/Clojush: The Push programming language and the PushGP genetic programming system implemented in Clojure.You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Stitch Fix Algorithms Tour
Algorithms Tour How data science is woven into the fabric of Stitch Fix log p 1 - p = α +Xβ + Zb ... min i j a Σ Σ a ij q ij s.t. a ij = 1 ∀ i j Σ a ij ∈ { 0,1 } , ∀ i,j a ij < k j ∀ j i Σ ∂x∂t = f ( x t , u t , w t ) p (i → j ) = logit ( β 0 + β 1 x 1 ... ) p ( 1 ) = β ex_cell + α 1 p ( 1 | stylist ) + α 2 p ( 1 | client ) ... ... ... c i s j At Stitch Fix, we’re transforming the way people find
Botを高速開発するためのフレームワーク「bot-express」の概要と使い方 - Qiita
bot-expressはオーダーメイドのChatbotを高速に開発するためのフレームワークでNode.jsで動作します。開発者はフォーマットにしたがって「スキル」を追加するだけでChatbotの能力を拡張していくことができます。 bot-expressに含まれる主な機能 NLU（Natural Language Understanding）によるメッセージの意図解析 複数メッセンジャーへの対応 文脈の記憶 ユーザーからの情報収集・リアクション 多言語翻訳 構成 コンポーネント bot-expressをベースとしたChatbotは下記のコンポーネントで構成されます。 メッセンジャー 自然言語処理のサービス Chatbot本体（bot-expressベースのNode.jsアプリ） 開発者はChatbot本体に「スキル」を追加することでChatbotの能力を拡張していくことができます。丁寧で品質
The Lisp approach to AI (Part 1)
Common Lisp code to create an n-inputs m-units one layer perceptron. Taken from the code of AIMA, a classic textbook in Artificial Intelligence. The whole code here.If you are a programmer that reads about the history and random facts of this lovely craft, and practice it ad honorem — just for fun — , you have found yourself reading about a programming language called Lisp. Some praise it as a sof
PathNet: Evolution Channels Gradient Descent in Super Neural Networks
For artificial general intelligence (AGI) it would be efficient if multiple users trained the same giant neural network, permitting parameter reuse, without catastrophic forgetting. PathNet is a first step in this direction. It is a neural network algorithm that uses agents embedded in the neural network whose task is to discover which parts of the network to re-use for new tasks. Agents are pathw
グーグル、「Raspberry Pi」向けAIツールを提供へ
Googleは2017年内に、超小型コンピュータ「Raspberry Pi」向けに人工知能（AI）と機械学習ツールを提供する計画だ。 Raspberry Pi財団は、「2017年にはGoogleが颯爽と登場する予定だ。同社は開発者コミュニティーに対して素晴らしい計画を用意している」と発表した。 同財団によると、広告からクラウドコンピューティングまで幅広く手掛けるGoogleは、2017年に一連のスマートなツールを提供する予定だという。「Googleの一連のAIおよび機械学習技術によって、開発者はこれまで以上に強力なプロジェクトを構築できるようになるだろう」（同財団）。 Googleは、機械学習、モノのインターネット（IoT）、ウェアラブル、ロボティクス、ホームオートメーションといった多様な分野のツールを開発している。どのようなツールを提供すべきかを把握するため、Raspberry Piの愛
Announcing Grok
November 4, 2023 Grok is an AI modeled after the Hitchhiker’s Guide to the Galaxy, so intended to answer almost anything and, far harder, even suggest what questions to ask! Grok is designed to answer questions with a bit of wit and has a rebellious streak, so please don’t use it if you hate humor! A unique and fundamental advantage of Grok is that it has real-time knowledge of the world via the
Microsoft Cognitive Services
Computer Vision API - v1.0 The Computer Vision API provides state-of-the-art algorithms to process images and return information. For example, it can be used to determine if an image contains mature content, or it can be used to find all the faces in an image. It also has other features like estimating dominant and accent colors, categorizing the content of images, and describing an image with com
Algorithm-Driven Design: How Artificial Intelligence Is Changing Design — Smashing Magazine
Digital products are getting more and more complex. In this article, Yury Vetrov explains why we need to support more platforms, tweak usage scenarios for more user segments, and hypothesize more. Our industry has both high- and low-skilled designers, and it will be easy for algorithms to replace the latter. However, those who can follow and break rules when necessary will find magical new tools a
遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク（NeuroEvolution）でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話 - Qiita
どうも、オリィ研究所（http://orylab.com/） の ryo_grid こと神林です。 今回は以前試してなかなかうまくいかなかったOpen AI Gymの二足歩行ロボの強化学習へ再チャレンジした話と、その中で知ったNEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies)という手法について書きたいと思います。 前回のお話 DQN(Deep Q-learning Network)という、強化学習の手法を使って二足歩行ロボを歩かせようとしました。 結果として、学習自体は成されましたが、まともに歩くというところまではいくことができませんでした。 PythonでAIシミュレーションプラットフォームOpen AI Gym を利用して遊ぶ (DQN編) 再チャレンジ どうにか歩かせることができないかとネットの海をさまよっていたところ、stefanopalmi
Microsoft Cognitive Services
Computer Vision API - v1.0 The Computer Vision API provides state-of-the-art algorithms to process images and return information. For example, it can be used to determine if an image contains mature content, or it can be used to find all the faces in an image. It also has other features like estimating dominant and accent colors, categorizing the content of images, and describing an image with com
Googleは「モバイルファーストからAIファーストへ」。その理由は、いずれデバイスという概念は消え去り、インテリジェントなアシスタントになるから
Googleは昨年8月に「Alphabet」とその傘下企業群という形に組織構造を変更したため、今年の手紙はGoogle CEOとなったSundar Pichai氏が本文を書いています。 この手紙ではGoogleの今後の方向性が明確に示されています。それは機械学習やAI（人工知能）への傾倒です。 Googleは創業当初からこの分野へ積極的に投資しリードしてきた存在ですが、今年の手紙の中でPichai氏は「We will move from mobile first to an AI first world.」（私たちはモバイルファーストからAIファーストの世界へ移るつもりだ）と、その変化を明確にしました。 その背景にある考え方はどのようなものでしょうか。手紙はいくつかの章に分かれているので、章ごとのサマリを紹介しましょう。 Knowledge for everyone: search and
NeuroEvolutionモデル 〜 深層学習 と 遺伝的アルゴリズム の 融合モデル について - Qiita
NeuroEvolutionモデル 〜 深層学習 の ネットワーク構成 と 隠れ層のパラメータ を 環境の変化 に 適応させながら、「進化論的」に世代を繰り返して、動的 に 修正進化するモデル １. 今回 見つけたもの NeuroEvolution: Evolutionary Artificial Neural Network, EANN ＝ 「ニューラルネットワーク」or 「深層ニューラルネットワーク」 × 「遺伝的進化計算アルゴリズム」 Wikipedia NeuroEvolution Neuroevolution または Neuro-evolution は人工ニューラルネットワークの学習に遺伝的アルゴリズムを用いる機械学習の手法である。 ネットワークの性能を測るのが容易であるが、教師あり学習を用いて正しい入力と出力の対の概要を作るのが困難または不可能であるゲームやロボットのモーター制
【 調査メモ 】先端AI設計 に おける「遺伝的ファジィ決定木」アルゴリズム の 有用性 ～ RaspberryPi上で動作可能 な 軽量 無人戦闘機(UCAVs) 制御プログラム "ALPHA"（米国 Psibernetix社）が 示す その可能性 - Qiita
【 調査メモ 】先端AI設計 に おける「遺伝的ファジィ決定木」アルゴリズム の 有用性 ～ RaspberryPi上で動作可能 な 軽量 無人戦闘機(UCAVs) 制御プログラム "ALPHA"（米国 Psibernetix社）が 示す その可能性ポエム人工知能遺伝的アルゴリズム強化学習MachineLearning 「近くに来たら」・「少し高いところに移動する」など、あいまいな自然言語表現 で 定義された「前件部」及び「後件部」で構成される if-thenロジック としての「ファジィ・ルール」 を、複数個 生成させて（初期値はランダム等）、ファジイ・ルールの部分構成パーツ を 互い に 交叉・突然変異させながら、各世代のルール群 が 環境のなかで発揮したパフォーマンスのよしあしについて、環境から受けるフィードバックをもとに、各世代の各ルールを生存淘汰（適応選択）させることで、環境にもっ
ワークショップ「人工知能と経済の未来」を考える | Peatix
今年7月に出版された 井上智洋 『人工知能と経済の未来』 （文春新書） をめぐって、経済学者、社会学者、ＡＩ研究者が討論します。 〜参加無料・ 限定６０名様まで〜 ーーー詳細ーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 日時：９月１７日（土）15:00~18:00 場所：早稲田大学早稲田キャンパス１号館４０１教室 アクセス：https://www.waseda.jp/top/access/waseda-campus 登壇者： 若田部 昌澄 （経済学者・早稲田大学政治経済学部教授） 稲葉 振一郎 （経済学者・社会学者・明治学院大学社会学部教授） 飯田 泰之 (経済学者・明治大学政治経済学部准教授） 浅川 伸一 （AI研究者・東京女子大学情報処理センター助手） 矢野 浩一 （統計学者・経済学者・駒澤大学経済学部准教授) 井上 智洋 (経済学者・駒澤大学講師)
人工知能大学(勉強会) by Team AI (2016/09/08 19:30〜)
2016年9月8日 会場： freee株式会社 住所： 東京都品川区西五反田2-8-1 五反田ファーストビル 9F ============================================================= 19:00 会場一般開放 19:30 勉強会スタート 21:00-21:20 交流タイム 発表者 MAX 4名 参加者 MAX 20名 想い Team AIでは、 実利を追求する人工知能受託開発を目指し日々お客様向け開発業務にあたっています。 つまり、理論や研究止まりではなく、リアルに実装してお客様企業のビジネスを飛躍させたり、人々の生活を変革したりする事に重きを置いており、 海外事例中心に日々研究を重ねています。 今回の勉強会は、開発者・エンジニアを中心としながらも、 ビジネスパーソン含めた幅広い人工知能に情熱がある方々との議論と交流の場にしたいと思っ
Smaller and faster data compression with Zstandard
People are creating, sharing, and storing data at a faster rate than at any other time in history. When it comes to innovating on storing and transmitting that data, at Facebook we're making advancements not only in hardware — such as larger hard drives and faster networking equipment — but in software as well. Software helps with data processing through compression, which encodes information, lik
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「Google CloudはAIを民主化する」
http://www.automatingthefuture.com/blog/2016/11/30/training-elixir-processes-to-learn-like-neurons
人工知能がもたらす、社会変革、ビジネス革新 ～なくなる仕事、残る仕事、生まれる仕事～ - KPMGジャパン