見える化が加速する -【いまさら聞けない】データビジュアリゼーションとは？？ デザイン会社 ビートラックス: ブログ
なぜいまData Visualizationか？データビジュアリゼーションとはデータの「見える化」である。モバイルやウェアラブル端末コンピュータ等から様々な情報がインターネットを介して蓄積されている今日、この「ビッグデータ」に新たな価値を見いだそうという動きが世界中に広がっている。 ビッグデータのコンセプトは今年に入ってから急激に注目を集めはじめ、その価値に対する期待は高まるばかりだ。一方で、膨大なデータの中から有用な情報を抽出することは非常に困難であることも知られている。 「ビッグデータ」という語は今年新しくオックスフォード英語辞典に追加されたが、そこでは big data [n]: data sets that are too large and complex to manipulate or interrogate with standard methods or tools（従来
データビジュアライゼーション・ツール20選 – lab.sugimototatsuo.com
この記事はThe top 20 data visualisation toolsの原著者許諾済みの日本語訳です。 By Brian Suda on September 17, 2012 Translated by Tatsuo Sugimoto 2014年4月28日更新：オリジナル記事が以前のサイトから移転したため発生していた画像の非表示に対応しました。 わたしがもっともよくきかれる質問のひとつが、データビジュアライゼーションを始める方法についてです。このブログの先へ進むには、練習し、さらに実践し、利用できるツールを理解する必要があります。この記事では、シンプルなチャートから複雑なグラフ、地図、インフォグラフィックスまで、ビジュアライゼーションを作成するための20種類のツールを紹介しようとおもいます。ほとんどのツールは無料で利用でき、そのうちいくつかはすでにインストール済みかもしれません。
D3で切り開くジオ・データ・ビジュアライゼーションの可能性
D3で切り開く ジオ・データ・ビジュアライゼーション の可能性 第12回 ジオメディアサミット〜ジオデータビジュライズの世界〜 Yuichi Yazaki / visualizing.jp / toy-by-algorithm.com 自己紹介 矢崎裕一 インターフェイス・デザイナー／コーダー／トイ・コンサルタント インフォグラフィック vs データ・ビジュアライゼーション インフォグラフィック 人が手作業かグラフィックアプリで描いている。 手元にあるデータの特性を作者が理解し、その特徴を最大化するために表現が選ばれる。 そのため、別のデータを使用して再作成するのが容易ではない。 表示についてのルールとその例外処理について作者以外の外部からすべてを推測することが難しい。 参照したデータとの関連性の証明が難しい。 インタラクションが（ほぼ）ない。 あるデータセットが、予め用意されたアルゴリズ
CBCNET | Topic » 書籍「ビジュアル・コンプレキシティ ―情報パターンのマッピング」刊行と重版を記念したイベント「可視化可不可」を振り返る
Posted on July 18, 2012(Wed) in: レポート| Posted by: editor 知識の体系化の歴史、ビジュアライゼーションの最前線をまとめた書籍「ビジュアル・コンプレキシティ ―情報パターンのマッピング」の本の刊行と重版を記念してイベント「可視化可不可」が6月27日、amuにて開催された。本イベントは「ビジュアライゼーション」をさまざまな角度から紹介し、複雑なデータネットワークにまみれて生きる私たちの未来を照らし出す目的で開催された。出演者は、奥 いずみ、久保田晃弘、松井 茂、矢崎裕一、山辺真幸。 本イベントをざっと振り返ってみたい。 1. 「データ・ビジュアライゼーションとは」奥いずみ 最初のプレゼンターは奥いずみ氏。 The Power of Network 最初にイントロダクションとして、「ビジュアル・コンプレキシティ」の全貌を10分にまとめたアニメ
ゼロから始めるDeepLearning_その2_ホップフィールドネットワークとは - 分からんこと多すぎ
はじめに 学部四年生向け。 ゼロから始めるDeepLearning_その1_ニューラルネットとは - 分からんこと多すぎ →（Auto Encoder） →（Denoising AutoEncoder） →ホップフィールドネットワーク（この記事） →ゼロから始めるDeepLearning_その3_ボルツマンマシンとは - 分からんこと多すぎ →Restricted ボルツマンマシン（後日） →（Gaussian Binary - Restricted Boltzmann Machines） →（Deep Belief Networks） →（Deep Neural Networks） →畳み込みニューラルネット（後日） 太線以外は読み飛ばしてOK 知識に乏しく深く踏み込めなかったので、間違ってたらごめんなさい。 参考図書 An Introduction to Restricted Bolt
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【地図ウォッチ】第184回：3Dプリンターを購入、「地理院地図3D」で立体地図を出力する日々 
