日本ディープラーニング協会、ディープラーニングエンジニアを認定するE資格「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018」の試験を9月29日に実施
日本ディープラーニング協会（JDLA：Japan Deep Learning Association）は、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定するE資格（エンジニア資格）「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018」試験を、9月29日に東京、大阪にて実施する。 「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018」の受験にはJDLA認定プログラムの修了が必要で、シラバスよりJDLA認定プログラム修了レベルの、フレームワークやライブラリに依存しない問題が出題される。受験料は税込で32400円の予定で、8月より申し込みを受け付ける。 JDLA認定プログラムとしては、スキルアップAIによる「現場で使えるディープラーニング基礎講座」、zero to oneによる「機械学習オンライン／ディープラーニングオンライン」、ナトフによる「現場
データサイエンティストを目指して勉強した1年間まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事では、データサイエンスについて学んだこと、データ分析業務に携わって、経験したこと、気付いたことをまとめています。特に、後半を中心にまとめています。前半についてはこちらの「データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ」に書いています。ご興味があれば、読んでいただければと思います。 全ては**ビジョン（あるべき/ありたい姿）**を明確にしてから始まる データ分析で最も重要になるのが、ビジョン（あるべき/ありたい姿）の明確度にあると感じています。ビジョンが明確であるほど、課題・目的も明確に設定でき、課題解決のための仮
日本ディープラーニング協会 E資格試験における認定事業3社を発表 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年5月10日 日本ディープラーニング協会が行う検定事業「G検定」と「E資格」。G検定はディープラーニングの基礎知識を問うもので、エンジニアよりも、さまざまな分野の人がディープラーニングを活用していくことを求めています。また、E資格はディープラーニングの理論を理解することでエンジニアリング・実装力を有していることが求められます。 G検定については、シラバスからの出題とされており、各自が学習に臨むことが求めらますが、E資格は日本ディープラーニング協会の認定する教育サービスの受講が必要となります。 2018年4月2日、E資格の認定事業が日本ディープラーニング協会によって発表されました。概要は以下です。 ＜2018年度 第1回E資格（エンジニア資格）について＞ 名称 JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018 概要 ディープラーニングを実
深層学習を用いた時系列データにおける異常検知 - 株式会社カブク
はじめに カブクで機械学習エンジニアをしている大串正矢です。今回は深層学習を用いた時系列データにおける異常検知について書きます。 背景 深層学習を異常検知に使用するにあたって閾値設定や評価尺度であるROCについての記述が日本語のウェブの資料で見つけられなかったので本ブログで記述することにしました。以前のブログに異常検知の基礎的な内容があるのでその内容を踏まえた上で読んで頂けると理解がしやすいと思います。 異常検知の基礎 時系列データにおける異常検知 情報圧縮に関するモデル(AutoEncoderなど) 利点: RNNなどに比べ少ないパラメータで学習可能なため高速 欠点: 系列データ特有の過去の値を考慮した予測ができない 系列データに関するモデル(RNNなど) 利点: 系列データ特有の過去の値を考慮した予測が可能 欠点: 構造上、GPU上での並列化が難しいため学習に時間がかかる 本記事では系
MSDN バーチャル ラボ: Microsoft Visual Studio 2010
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Rebuild: 204: Gateway Drugs for Children (hak)
Hakuro Matsuda さんをゲストに迎えて、GDC, リアルタイムレイトレーシング、iPad, Chromebook, Android P, AMD, Facebook などについて話しました。 Show Notes Game Developers Conference | GDC Microsoft's DirectX Raytracing paves the way for lifelike gaming, the graphics holy grail Introduction to NVIDIA RTX and DirectX Raytracing Unreal Engine 4 Supports Microsoft’s DirectX Raytracing and NVIDIA RTX NieR Automata PLAYERUNKNOWN'S BATTLEGROUNDS
データサイエンティスト含むデータ分析職の仕事がつらい4つの理由：洋の東西を問わずつらみは同じらしい - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 某所でバズっていたこの記事ですが。 もう読んだ瞬間に「うわー、これ完全に洋の東西を問わずデータ分析業界だとどこでも見られる、業界つらみあるあるだなー」という感が湧いてきて、こみ上げてくる涙が押さえきれませんでした（嘘）。という軽口はさておき、実際にほぼ同じ内容の愚痴をUSでデータサイエンティストとして働いていた知人からも直に聞いたことがあるので、個人的にもかなり説得力のある話だなと思いました。 この記事の若干嫌なところは「データサイエンティストたちはいつでも転職活動をしている、何故ならどこの職場に行っても以下のつらみがあるからだ」という書き方をしている点。いや、データサイエンティスト含むデータ分析職が全員常に転職活動しているかというとさすがに違うだろうと思いますが、「それくらいつらいんですマジ勘弁して下さい」と言われたら頷かざるを得ないのもまた事実かな
Neural Text Generation: Past, Present and Beyond
This paper presents a systematic survey on recent development of neural text generation models. Specifically, we start from recurrent neural network language models with the traditional maximum likelihood estimation training scheme and point out its shortcoming for text generation. We thus introduce the recently proposed methods for text generation based on reinforcement learning, re-parametrizati
Group Normalization
Batch Normalization (BN) is a milestone technique in the development of deep learning, enabling various networks to train. However, normalizing along the batch dimension introduces problems --- BN's error increases rapidly when the batch size becomes smaller, caused by inaccurate batch statistics estimation. This limits BN's usage for training larger models and transferring features to computer vi
Linux Foundation、オープンソースAIの推進団体を設立
Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2018-03-28 12:48 人工知能（AI）と機械学習（ML）の台頭は、「Core ML」「Google TensorFlow」「ONNX」などオープンソースのAIやMLソフトウェアによるところが大きい。このことにはMicrosoftのAzure担当最高技術責任者（CTO）であるMark Russinovich氏も最近、言及している。このような背景の中、Linux Foundationは米国時間3月26日からロサンゼルスで開催中のイベント「Open Networking Summit」で、「LF Deep Learning Foundation」の設立を発表した。オープンソースのAIやMLを促進するのが目的だ。 Linux FoundationはLF Deep Lea
World Models
Abstract We explore building generative neural network models of popular reinforcement learning environments. Our world model can be trained quickly in an unsupervised manner to learn a compressed spatial and temporal representation of the environment. By using features extracted from the world model as inputs to an agent, we can train a very compact and simple policy that can solve the required t
Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations
Over the last years, deep convolutional neural networks (ConvNets) have transformed the field of computer vision thanks to their unparalleled capacity to learn high level semantic image features. However, in order to successfully learn those features, they usually require massive amounts of manually labeled data, which is both expensive and impractical to scale. Therefore, unsupervised semantic fe
【GTC2018】NVIDIA「GPU Technology Conference 2018」開幕「Quadro GV100」発表 | おなやみ通信
【座間9人の話題】白石被告「後悔とか申し訳ない気持ち一切ない」「最初から欲望の対象。大切な人たちとは線引きできている」
Bayesian Convolutional Neural Network with MCMC (using Tensorflow and Edward)
Bayesian Convolutional Neural Network with MCMC (using Tensorflow and Edward) import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os import edward as ed from edward.models import Bernoulli, Normal, Categorical,Empirical from edward.util import Progbar from keras.layers import Dense from scipy.misc import imsave import matplotlib.pyplot as plt from edward.util
Deep Learning Phase Segregation
Phase segregation, the process by which the components of a binary mixture spontaneously separate, is a key process in the evolution and design of many chemical, mechanical, and biological systems. In this work, we present a data-driven approach for the learning, modeling, and prediction of phase segregation. A direct mapping between an initially dispersed, immiscible binary fluid and the equilibr
最新フラッグシップスマホ「HUAWEI P20」シリーズを正式発表！流行りの縦長画面搭載で、上位モデル「HUAWEI P20 Pro」はトリプルカメラ搭載で光学5倍相当や暗所撮影に対応 : S-MAX
最新フラッグシップスマホ「HUAWEI P20」シリーズを正式発表！流行りの縦長画面搭載で、上位モデル「HUAWEI P20 Pro」はトリプルカメラ搭載で光学5倍相当や暗所撮影に対応 2018年03月27日23:55 posted by memn0ck カテゴリAndroidニュース・解説・コラム list ファーウェイが新フラッグシップスマホ「HUAEWI P20」シリーズを正式発表！上位のP20 Proはトリプルカメラに Huawei Technologies（以下、ファーウェイ）は27日（現地時間）、フランス・パリにてプレスカンファレンス「HUAWEI P20 SEE M◯◯◯RE WITH AI」を開催し、同社の新しいフラッグシップスマートフォン（スマホ）「HUAWEI P20」およびその上位モデル「HUAWEI P20 Pro」、ポルシェデザインモデル「PORSCHE DESI
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
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ロシア製寿命計測アプリ。機械学習で寿命アルゴリズムを確立
GitHub - minimaxir/person-blocker: Automatically "block" people in images (like Black Mirror) using a pretrained neural network.
https://jp.techcrunch.com/2018/03/27/2018-03-26-the-linux-foundation-launches-a-deep-learning-foundation/
