ライブラリーに頼らずAIを自作、手を動かすことで理解が進む
仕事や学業で人工知能（AI）の知識が必要なことが増えてきた。AIを支える中心的な技術が機械学習だ。本特集では、AIの歴史と全体像から基本的な機械学習アルゴリズムのPython実装までを幅広く解説する。 機械学習のアルゴリズムは難しい…という印象をもたれがちですが、基本的なアルゴリズムは比較的シンプルなので、それほど難しくありません。 そこでこのPart 3では、scikit-learnなどのAIライブラリを使わずに、Pythonで線形回帰とk平均法を実現する方法を説明します。これらのアルゴリズムの実装方法はいくつかありますが、ここでは基本的な仕組みがよくわかるように、簡易的な方法で実装することにします。 線形回帰を実装してみよう 線形回帰の中でも最もシンプルな「単回帰」を実装してみます。 単回帰では、最小二乗法を使って、散布図の各データからの距離の2乗の総和を最小にする直線の式を求めます（
植物園に177年前から標本があった巨大なスイレンが実は「新種」だったことが判明
by RBG Kew 「新種を発見した」というニュースを聞くと、これまで人間がなかなか探査できなかった厳しい環境や、未開の奥地でひっそりと生息していたことを想像する人もいるかもしれません。ところが、新たに報告されたスイレン科オオオニバス属の新種は、イギリスのロンドンにあるキューガーデン(キュー植物園)に177年前から標本があったとして話題になっています。 Frontiers | Revised Species Delimitation in the Giant Water Lily Genus Victoria (Nymphaeaceae) Confirms a New Species and Has Implications for Its Conservation https://doi.org/10.3389/fpls.2022.883151 Uncovering the giant
盛岡の遺跡にローマガラス 「薬師社脇」の土坑墓で東北初
盛岡市浅岸の薬師社脇遺跡の土坑墓から出土した「ガラス小玉」が、地中海周辺地域（当時は東ローマ帝国領内）で生産された「ローマガラス」だったと推定されることが、奈良文化財研究所の分析で明らかになった。同地域の特徴的な化学組成を示し、近畿地方では多く出土しているが、東北での確認は初めて。５世紀後半に海外交易の珍しい品が現在の本県まで届いていたことをうかがわせ、貴重な研究として注目されている。 分析したのは同研究所の田村朋美主任研究員（保存科学、文化財科学）。盛岡市遺跡の学び館が所有するガラス小玉７点を蛍光エックス線分析したところ、１点が地中海周辺地域特有の鉱物「ナトロン」を原料にした可能性が高いソーダガラスと推定した。 ガラス小玉は同市本宮の市遺跡の学び館で常設展示している。 ◇ ◇ 記事全文は、７月１８日付の岩手日報本紙をご覧ください。
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人間の脳波を使用して壁の向こう側を透視することができるAI「ゴーストイメージング」 : カラパイア