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非効率の検索結果1 - 5 件 / 5件

  • 非効率で遠回りな学習が一番効率的で応用が利く|shinshinohara

    教科書や参考書を使った効率的学習がとても非能率で、遊びの中で好きなことを好きなだけ学ぶ非効率なやり方がとても能率がよいのは気がついていたけど、それがなぜなのか、長らく言語化が難しかった。人工知能の研究の話を聞いてから、「ああ!だからか!」と納得がいった。 昔の人工知能では、モノをつかむということがとても難しかったらしい。いくら「正解」を覚えさせても少しズレたり荷物の形が違うだけでつかめなくなってしまう。応用力がまるでなく、なかなか使い物にならなかったらしい。 しかし「深層学習」という手法を取り入れてから、劇的に改善したという。 深層学習では、「正解」を教えない。ただ、右から左へ荷物を動かそうとする「動機」だけプログラムする。するとロボットアームは何度も荷物をつかもうとトライしては落とす。何百回、何千回も失敗を重ねる。そして一つ一つの失敗から学習を重ねていく。すると。 やがて「こういう形の荷

      非効率で遠回りな学習が一番効率的で応用が利く|shinshinohara
    • 何万種類もの中から商品を探し回る非効率な倉庫の現場 1回の出荷を約4分→12秒に圧縮、物流の完全無人化に挑むスタートアップ

      「IVS2024 KYOTO」内にて、次世代の起業家の登竜門とも言われる日本最大級のスタートアップピッチコンテスト「IVS LAUNCHPAD」が開催されました。本記事ではRENATUS ROBOTICS株式会社の安藤奨馬氏による、非効率な倉庫の現場を変える世界で唯一の自動倉庫システムについての6分間のプレゼンテーションをお届けします。 倉庫の自動化・省人化を実現するRENATUS ROBOTICS 安藤奨馬氏:「『空気』のような物流システムを」。RENATUS ROBOTICSの発表を始めます。 弊社は東京大学発の、「米国×物流×ロボティクス」スタートアップです。創業3期目、ナスダック上場を目指しています。昨今のEC配送需要の拡大に伴い、市場規模は年20パーセントで成長しています。一方、倉庫の現場はどのようになっているでしょうか? むむ! こちらの作業員、必死になって商品を探し回っている

        何万種類もの中から商品を探し回る非効率な倉庫の現場 1回の出荷を約4分→12秒に圧縮、物流の完全無人化に挑むスタートアップ
      • 低い年金給付 不公平と非効率 | 年金の財政検証を斬る | 田中秀明 | 毎日新聞「政治プレミア」

        2024年は、5年に1度の年金の財政検証(将来の給付水準などを検証するもの)が行われる。 厚生労働省の社会保障審議会年金部会で検討されているが、個別のテーマについてどうすべきかが主に議論されており、現在の年金制度全体の問題は十分に分析されていない。端的に言えば、合意できそうな手段の議論しか行っていない。 現在の年金制度にはさまざまな問題があるが、筆者は、①高齢期の貧困の予防や是正になっていないこと、②人手不足への対応や多様な働き方に対して障害になっていること――の2点が大きいとみている。 そこで、5回にわたってこの二つの問題を考える。 崩壊している年金制度 日本の65歳以上の平均所得は全国民の平均所得の85.2%で、イギリス(86.4%)、スウェーデン(86.5%)、ドイツ(87.5%)とほぼ同じだ(20年、経済開発協力機構=OECD=データ)。 しかし、貧困率 は20.0%だ。イギリス(

          低い年金給付 不公平と非効率 | 年金の財政検証を斬る | 田中秀明 | 毎日新聞「政治プレミア」
        • “非効率な作戦”とわかっているのに…日本のプロ野球で「送りバント」は、なぜ減らないのか? 歴史的な「投高打低」に拍車も | デイリー新潮

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            “非効率な作戦”とわかっているのに…日本のプロ野球で「送りバント」は、なぜ減らないのか? 歴史的な「投高打低」に拍車も | デイリー新潮
          • 非効率で遠回りな学習が一番効率的で応用が利く|shinshinohara

            教科書や参考書を使った効率的学習がとても非能率で、遊びの中で好きなことを好きなだけ学ぶ非効率なやり方がとても能率がよいのは気がついていたけど、それがなぜなのか、長らく言語化が難しかった。人工知能の研究の話を聞いてから、「ああ!だからか!」と納得がいった。 昔の人工知能では、モノをつかむということがとても難しかったらしい。いくら「正解」を覚えさせても少しズレたり荷物の形が違うだけでつかめなくなってしまう。応用力がまるでなく、なかなか使い物にならなかったらしい。 しかし「深層学習」という手法を取り入れてから、劇的に改善したという。 深層学習では、「正解」を教えない。ただ、右から左へ荷物を動かそうとする「動機」だけプログラムする。するとロボットアームは何度も荷物をつかもうとトライしては落とす。何百回、何千回も失敗を重ねる。そして一つ一つの失敗から学習を重ねていく。すると。 やがて「こういう形の荷

              非効率で遠回りな学習が一番効率的で応用が利く|shinshinohara
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