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集合知の検索結果1 - 2 件 / 2件

  • 「集合知を活用した算出」から「AIを使った算出」へ QuerySoftmax活用で改善した“オッズ予測の精度”

    国内最大級の競馬情報サイト「netkeiba」において、従来の予想オッズの算出方法が抱えていた課題と、AIを使った予測オッズでの改善について話しました。全2回。前回の記事はこちら。 AIを使った予測オッズのベースモデル 渡辺莉央氏:ここまでが予想オッズの内容になりました。次に、AIを使った予測オッズについて紹介します。AIを使った予測オッズですが、ベースモデルとして代表的な、最初に作ったモデルを紹介します。 まずAIに学習させる値ですね。こちらはオッズではなくて支持率を使っています。この内容については次で触れます。 概要ですが、もともとデータの前処理、モデル、後処理みたいなところの内容がありますが、前処理については少し割愛させてください。 モデルについてですが、LightGBMを使った回帰予測をしています。LightGBMは勾配ブースティングモデルなので、基本的な構造化データに対しての予測

      「集合知を活用した算出」から「AIを使った算出」へ QuerySoftmax活用で改善した“オッズ予測の精度”
    • 「働くこと」基礎概念講座1-1 ~「目標」と「目的」の違い | 人事を変える集合知コミュニティHR-AGORA

      2014年05月19日 ◆目標は単なる「しるし」・目的は「意味」を含んだもの 日ごろの仕事現場で、よく口にする「目標」と「目的」。両者の違いは何だろうか? まず目標とは、単に目指すべき状態(定性的・定量的に表される)、あるいは目指すべきしるし(具体像や具体物)をいう。そして、そこに意味(~のためにそれをする)が付加されて目的となる。簡単に表せば─── 目的=目標+意味 次の有名な寓話「3人のレンガ積み」で考えてみよう。 中世のとある町の建築現場で3人の男がレンガを積んでいた。 そこを通りかかった人が、男たちに「何をしているのか?」とたずねた。 1人めの男は「レンガを積んでいる」と答えた。 2人めの男は「食うために働いているのさ」と言った。 3番めの男は明るく顔を上げてこう答えた。 「後世に残る町の大聖堂を造っているんだ!」と。 このとき、3人の男たちにとって目標は共通である。つまり、1日に

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