Geolonia 住所データ
Skip to the content. Geolonia 住所データ 全国の町丁目、大字、小字レベルの住所データ（277,543件）をオープンデータとして公開いたします。 本データは、国土交通省位置参照情報ダウンロードサービスで配布されている「大字・町丁目レベル位置参照情報」をベースとしていますが、「大字・町丁目レベル位置参照情報」データは年に一回更新であるのに対して、本リポジトリで配布するデータは毎月更新しています。 latest.csvをダウンロード latest.dbをダウンロード リリースノート 住所データ仕様 ファイルフォーマット latest.csv: CSV latest.db: SQLite3で読み込めるバイナリ形式 列 都道府県コード 都道府県名 都道府県名カナ 都道府県名ローマ字 市区町村コード 市区町村名 市区町村名カナ 市区町村名ローマ字 大字町丁目名 大字町丁目
ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 学習する天然ニューラルネット
特徴量選択とは Borutaとは とりあえず使ってみる ベースラインの判別 Borutaの判別 Borutaのアイデアの概要 Borutaのアルゴリズム 1. 判別に寄与しないはずの偽の特徴量を作る。 2. 偽の特徴量と一緒にランダムフォレストを訓練。 3. 各特徴量の重要度と偽の特徴量の特徴量を比較。 4. 複数回比較し検定を行うことで、本当に重要な特徴量のみを選択。 検定について 1. 棄却したい帰無仮説と受容したい対立仮説を用意する。 2. 観測値から検定統計量Tを定める。 3. 帰無仮説が正しいとしてTの分布を求める。 4. 十分小さい有意水準αを定め、帰無仮説が正しいときにとなる領域を棄却域とする。 5. 観測されたTがに入っていたら対立仮説を受容し、入っていなければ帰無仮説を受容する。 まとめ 補足 使う際のTips等 2019/01/06追記 参考 特徴量選択とは 特徴量選択
Microsoftがたった13億のパラメーターでGPT-3.5超えのHumanEval50.6％をたたき出す「phi-1」を発表
LLaMaやFalconといった小型の大規模言語モデル(LLM)が矢継ぎ早にリリースされる中、Microsoft ResearchのAI研究チームが、プレプリントサーバーのarXivで、Transformerベースのモデル「phi-1」を発表しました。このモデルは、パラメーター数がGPT-3.5の100分の1以下の13億しかないにもかかわらず、テスト用データセット・HumanEvalでGPT-3.5を上回る成績を収めたことが報告されています。 [2306.11644] Textbooks Are All You Need https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.11644 Microsoft Releases 1.3 Bn Parameter Language Model, Outperforms LLaMa https://analyticsindiama
国立国会図書館では、さまざまなオープンデータが公開されています。 その中に「図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」試行版LODがあります。 これは、日本全国の図書館に関する情報が網羅的にまとめられているRDFデータとなります。 提供されているデータはXMLファイルなので個別にデータを取得するためにはプログラムなどで処理する必要があるので、Webブラウザで各データを見やすく提供するWebサイト「図書館施設データポータル」を作成しました。 ここでは、 図書館施設データポータル を紹介します。 図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」試行版LOD とは 元データは、「図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」という図書館等につけられる国際的な識別子で、国立国会図書館では、このISILが付与される図書館の情報をオープンデータ(XMLファイルのRDFデータ)
PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]
Chainerでディープラーニング ここのところ、ディープラーニングのフレームワークはTensorFlowを使っています。以前はChainerも使っていたのですが、Chainer v2.0になり、以前画像認識とか試していたコードも動かなくなってしまい、やる気を失っていたのですよね。 そんな折、たまたまNVIDIAの機械学習のセミナを受ける機会があったのですが、GPU(Titan)積んだサーバに、Jupyterの環境が構築されていて、参加者はサーバにアクセスしてエンターキー連打していくだけでそれっぽい結果が出て、凄いやった気分になるし、絶対初心者は自分で環境出来ないからNVIDIAの環境にお金払うことになるしで、とてもよく設計されたセミナでした。 と書くと凄い悪徳セミナのようですが、Jupyterを使って、説明を読んでから、実際にコードを実行してその結果を確認していくというハンズオン形式は、
![PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e53bb13cf631b1e3bc72b3ac943fb336b5db04c0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20171002%2F20171002221628.png)
スクリプティング | トラブルシューティング | Tips | オブジェクト指向プログラミング | リファレンス | ActionScript 3.0 | Stage3D | 数学 | ドキュメント正誤表 | スクリプティング FN0108016 名前のない関数(匿名関数/関数リテラル) FN0109008 if/else if/elseアクションを使った処理 FN0110001 1から連番の配列をつくる(ループ処理) FN0110003 for...inループについて FN0110002 素数を調べる(ループ処理2) FN0201001 素数を調べる(ループ処理3) FN0201004 String.splitメソッドを再定義する[上級テクニック] FN0203003 スコープチェーン FN0204001 superでスーパークラスのメソッドを実行する FN0204002 __proto
Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVM
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vis.js community edition * A dynamic, browser based visualization library. The library is designed to be easy to use, to handle large amounts of dynamic data, and to enable manipulation of and interaction with the data. The library consists of the components DataSet, Timeline, Network, Graph2d and Graph3d.
何この記事 あんちべという人から無茶ぶりがきたので対応した mizchi、d3ブログ書いてくれた呑む— 3D円グラフ皆殺し (@AntiBayesian) 2014, 3月 2 @AntiBayesian D3まだ極めてないです— 高意識エネルギー (@mizchi) 2014, 3月 2 @mizchi 2時間やろう、早く極めたまえ— 3D円グラフ皆殺し (@AntiBayesian) 2014, 3月 2 @AntiBayesian おっしゃ待ってろ— 高意識エネルギー (@mizchi) 2014, 3月 2 前提 よく誤解されるんですが、D3.jsはグラフ描画ツールではなく、JavaScriptでSVGを生成するためのjQuery風DSLで、DSLとはいえかなりローレベルなライブラリです。SVGはベクタグラフィックスを生成する規格。ブラウザ上のSVGは、図形を書けるDOMであり、他
AWS News Blog
Amazon Q Business, now generally available, helps boost workforce productivity with generative AI At AWS re:Invent 2023, we previewed Amazon Q Business, a generative artificial intelligence (generative AI)–powered assistant that can answer questions, provide summaries, generate content, and securely complete tasks based on data and information in your enterprise systems. With Amazon Q Business, yo
日本の人工衛星が観測した地上の画像などの膨大なデータが、誰でも無料で利用できるようになりました。農業やマーケティングといったビジネス利用だけでなく、小学生でも自由に使うことができるということです。 「テルース」と名付けられた今回のサービスは、経済産業省がＩＴ企業に委託して開発を進め、21日から運用が始まりました。 専用のサイトにアクセスすると、人工衛星が撮影した地上の画像やレーダーで捉えた地形といった膨大なデータを、原則として誰でも無料で利用できます。 これまで、ＪＡＸＡ＝宇宙航空研究開発機構などの人工衛星のデータの民間利用をめぐっては、高度な技術が必要なうえ、大きなコストもかかることが大きな妨げとなっていました。 これに対して、今回のサービスはサイトに解析ソフトが組み込まれ、データの分析や加工ができるほか、気温や雨量などの人工衛星以外のデータと組み合わせることも可能です。 農地の画像から
こんにちは、データ基盤グループの吉田(id:syou6162)です。データ基盤グループでは安定してデータを利用できるように様々な取り組みを行なっています。本エントリでは、データ品質に問題がある場合にすぐに気付けるようにしたSQLによる監視の仕組みを紹介します。 背景 SQLを使った監視基盤の構築 実際の監視項目例 他チームがdailyで転送しているデータがバッチの失敗により遅れていないか BigQueryのエラーレートが急激に増加していないか 承認済みビューの設定が意図せず消えていないか 今後の展望 背景 データ基盤の運用をしていると、日々様々なトラブルと向き合う必要があります。例えば、以下のようなものがあります。 他チームがdailyで転送しているデータがバッチの失敗により遅れている TerraformなどのIaCで承認済みビューの権限管理を行なっているが、コードの設定ミスで意図せぬ状態
JX通信社シニア・エンジニアで, プロダクトチームのデータ活用とデータサイエンスのあれこれ頑張ってるマン, @shinyorke（しんよーく）です. 最近ハマってるかつ毎朝の日課は「リングフィットアドベンチャー*1で汗を流してからの朝食」です. 35日連続続いています. 話は遡ること今年の7月末になりますが, JX通信社のデータ基盤の紹介&「ETLとかバッチってどのFW/ライブラリ使えばいいのさ🤔」というクエスチョンに応えるため, このようなエントリーを公開しました. tech.jxpress.net このエントリー, 多くの方から反響をいただき執筆してよかったです, 読んでくださった方ありがとうございます！ まだお読みでない方はこのエントリーを読み進める前に流して読んでもらえると良いかも知れません. 上記のエントリーの最後で, 次はprefect編で会いましょう. という挨拶で締めさせ
最近名前を聞くことが多くなってきたD3.jsを試してみています。 まだ使い始めたばかりですが、D3.jsの設計の素晴らしさに感動しています。 データを与えればグラフが表示されるというような単純なものではないので、敷居が高く感じていましたが、設計を知るほどによく出来ていて驚きます。 D3.jsとは何か？ そもそも、D3.jsとはなんでしょう？ D3.js – Data-Driven Documents D3.jsは、データをブラウザで可視化するためのライブラリです。 単なるグラフライブラリではなく、もっと抽象的な「可視化」を扱うのが特徴です。 抽象的なレイヤーを扱うので、ライブラリと言っても機能より設計が重要で、D3.jsが支持されている理由はその設計の素晴らしさにあります。実際に描画しながら、その設計の違いについて考えていきます。 企業の時価総額と営業利益の関係をプロット 例題として、企業
一部、直訳ではなく意訳した部分がございます。原文と表現が異なることがございますので、ご了承ください。この日本語訳は、私が理解を深めるために、自分なりに日本語化したものです。本日本語訳には、翻訳上の誤りがある可能性があります。したがって、内容について一切保証をするものではありません。正確さを求める場合には、必ず原文を参照してください。当方は、この文書によって利用者が被るいかなる損害の責任を負いません。もし誤りなどを見つけたら、当サイトのお問い合わせより連絡いただければ幸いです。 原文URL：http://www.w3.org/TR/2011/WD-html5-diff-20110525// 原文タイトル：HTML 5 differences from HTML 4 - W3C Working Draft 25 May 2011 翻訳日：2011/05/26 最終更新日：2011/05/26
【お知らせ】現在、衆議員のデータを更新中です。リンク切れや見辛い個所などありますが、ご了承ください。今回の更新から議員立法のデータが新たに加わりました。また、各種データの順位表示も始めました。（2024/01/19） ご案内 国会議員白書は、衆参両院議員の国会での活動や選挙結果などの情報をまとめたウェブサイトです。 戦後新憲法下、1947年から衆議院議員は2023年12月まで、参議院議員は2022年12月までに当選した全議員について、選挙区と選挙結果、本会議や委員会での質問・答弁・演説などの発言の一覧と統計、出席した委員会の数や種類、質問主意書の数と内容、会派や役職就任状況など情報を整理して公表しています。見えにくい国会議員の普段の活動を可視化するのが当サイトの中心的な狙いです。 最新のデータは、衆議院は49期（2021年の第49回衆院選で当選した議員）、参議院は26期（2022年の第26
Hosting SQLite databases on Github Pages - (or IPFS or any static file hoster) - phiresky's blog
Hosting SQLite databases on Github Pages(or IPFS or any static file hoster) Apr 17, 2021 • Last Update Jun 04, 2023I was writing a tiny website to display statistics of how much sponsored content a Youtube creator has over time when I noticed that I often write a small tool as a website that queries some data from a database and then displays it in a graph, a table, or similar. But if you want to
改めて覗いてみよう 1) CheckboxWithLabel changes the text after click: AssertionError: # /path/to/test/components/CheckboxWithLabel_test.jsx:21 assert(label.getDOMNode().textContent === 'On') | | | | | | "Off" false | HTMLLabelElement{htmlFor:"",form:null,accessKey:"",control:HTMLInputElement{src:"",valueAsNumber:NaN,incremental:false,defaultChecked:false,form:null,multiple:false,list:null,size:20,checked:f
« Software Design 2018年7月号「Vim 絶対主義」の執筆に参加しました。 | Main | ボタンを押したら golang の if err... を自動入力 » tensorflow といえば Python と思っておられる方も多いのではないでしょうか。間違いではないのですが、これは初期に作られた Python 向けのバインディングに研究者達が多く食いついた結果に過ぎないと思っています。実際 tensorflow は現在 C言語、C++、Python、Java、Go から利用する事ができ、最近では JavaScript にも移植されています。筆者自身も Go で tensorflow を使ったシステムを構築し、運用保守しています。問題も発生せず機嫌良く動いています。学習の利用部分は GPU のパフォーマンスに依存しますが、それ以外の部分については各言語の実装に依存し
と、題しまして第1回 業開中心会議 .NET技術の断捨離で話してきました。岩永さんが概念的なものを、私がC#とライブラリにフォーカスして具体的なものを、パネルディスカッションでフレームワーク周りの話を。的な分担だったでしょうか。 Modern、といっても、すんごく最先端で尖った感じ！ではなくて、本来は今そこに当たり前のようにあるやり方を、ちゃんと選択していこう。といったような内容です。対象をどの辺に置こうかなあ、といったところで、やっぱ@ITでいうギョーカイだと、ラムダ禁止とか.NET 2.0を強いられているんだ、とかそういう人も少なくないのだろうと思ったので、その辺りを最低ラインに敷いて中身を組みました。 つまりLINQ使えってことですよ！というか、もう登場から5年も経とうとしているのに、未だにLINQ使うべきだよ！と言って回らなければならない事実が悲しくもあり。ちなみに他の言語にもLI
Redis Explained
Redis Explained InfographicWhat is Redis?Redis (“REmote DIctionary Service”) is an open-source key-value database server. The most accurate description of Redis is that it's a data structure server. This specific nature of Redis has led to much of its popularity and adoption amongst developers. 👋🏾You are reading Architecture Notes! Crave some byte-sized bites of this? Join me on Twitter. If it's
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Our mission Applying Google’s innovation, research, and resources to promote progress and expand opportunity for everyone.
Stable Diffusion 2.0 Release
We are pleased to announce the open-source release of Stable Diffusion Version 2. The original Stable Diffusion V1 led by CompVis changed the nature of open source AI models and spawned hundreds of other models and innovations worldwide. It had one of the fastest climbs to 10K GitHub stars of any software, rocketing through 33K stars in less than two months. The dynamic team of Robin Rombach (Stab
「ポピュラー音楽が年々劣化してきている」という研究結果
by Spencer Imbrock 音楽は時代と共に移り変わっていくものですが、音楽の中でも広く人々に受け入れられる「ポピュラー音楽」について長年調査を続けてきた研究者が、「ポピュラー音楽の質が年々低下している」という研究結果を発表しています。 Measuring the Evolution of Contemporary Western Popular Music | Scientific Reports (PDF)https://www.nature.com/articles/srep00521.epdf Is Pop Music Evolving, or Is It Just Getting Louder? - Scientific American Blog Network https://blogs.scientificamerican.com/observations/is-
将棋駒画像分類の話の続きのような、あんまり関係もないような。 memo.sugyan.com memo.sugyan.com 結局、素材を組み合わせて自動で生成しただけの駒画像ではやはりデータが足りていないようで、「やはりもっと様々な画像から人力でラベル付けしてデータセットを作っていく必要がありそう」ということになった。 とはいえ、インターネットから画像を拾ってこようと思うと、例えば以下のような感じで (引用元: フリー写真素材ぱくたそ) 多少ならともかく 斜めの角度から写っているものは、そのまま矩形に切り出して学習用画像データに利用するのは難しそう。 これらはうまいこと変形して使いたい。 いわゆるperspective projectionの逆変換のような操作が必要になる。 JavaScriptを使ったCanvas APIでの変換では簡単な拡大・縮小などの変換は可能だけど こういったpe
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
2013 年 6 月 14 日に閣議決定された世界最先端 IT 国家創造宣言。政府が打ち出した「日本は IT で 1 位になるんです！2 位じゃダメなんです！」というアレです。この方針に従うべく、日本中のアチコチの自治体/行政が自分たちの持っているデータを一般に公開するオープンデータを始めているのは周知のことと思います。 福井県 (特に鯖江市) はその中でもモデルケースとして非常に注目されており、オープンデータとしての情報公開数が日本一 (記事公開時点で 27 個) となっています。そこには市営バスの現在位置などのリアルタイムな情報まで含まれており、すでにそれらが活用されたスマホアプリなども公開されています。2013 年に高互換性コンピューター言語「XML」でバズったのも記憶に新しいですね。 中日新聞の「鯖江市が行政データ「ＸＭＬ」形式で提供 全国初、加工可能に」についての反応 今回紹介す
1981年宝塚歌劇団に入団。1991年月組のトップスターに。1993年、退団。 主な舞台は「42ND STREET」「あづみ」「イーストウィックの魔女たち」など。テレビではNHK大河ドラマ「利家とまつ」テレビ朝日「名奉行大岡越前」などに出演。声優としても「るろうに剣心」の主人公剣心役やNHKアニメ劇場「雪の女王」の雪の女王、ミュージカル「マリー・アントワネット」など、多方面で活躍中。 生年月日：9月11日 出身地：宮城県石巻市 趣味：ドライブ 身長：165cm 血液型：O型 信条：初心忘れるべからず
次世代統計利用システム
次世代統計利用システムは、統計におけるオープンデータの高度化に向けて、総務省統計局と協力し、独立行政法人統計センターが試行提供するシステムです。次世代統計利用システムは、統計におけるオープンデータの高度化に向けて、総務省統計局と協力し、独立行政法人統計センターが試行提供するシステムです。
Yahoo!ニュースに「電池残量で居場所「９３％特定」 アンドロイドの無防備さ利用…開発者警告 （SankeiBiz）」というニュースがありました。これを読んで、「93%って一体何のことを言っているの？」と思って調べてみました。本文を読んでも、注意深く読んでいなければきっと誤解する人もいると思うので、93%とは何か、を中心に、その他調べたことをここにメモしておきます。 ※この記事中で「論文」と言ったら、Michalevsky, Y. らの「PowerSpy: Location Tracking using Mobile Device Power Analysis」のことです。リンク先では、無料で本文が読めます（英語）。ちなみに、SankeiBiz中には論文タイトルなどは出てきませんでしたが、MITの記事には論文へのリンク、WIREDには、埋め込みがありました。ちなみに、論文を全文読んだわけ
はじめに SSD(Single Shot Multibox Detector)で道路の損傷を検出しました． 作業環境等に関しては株式会社パソナテックさんにご協力いただきました． なお成果物は学習済みモデルとともにGitHubに公開されています． 不具合もまだ複数あると思いますので，気軽にissueを立てていただければと思います． やったことを最初から文章で説明するより，まずは成果物を見ていただいたほうが早いと思うので，デモをお見せします． このように，横断歩道やセンターラインのかすれ，陥没，ひび割れなどを検出することができます． 道路の損傷を検出する方法はいろいろありますが，画像認識を用いるならば，車で移動しながらスマホや車載カメラでリアルタイムに検出できると便利です． このような認識手法を採用するのであれば，デバイスの制約により，計算量が小さいモデルが求められます． 道路の損傷を物体認識
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに はじめまして、安藤義裕と申します。ヤフー株式会社データ＆サイエンスソリューション統括本部ソリューション本部でプログラマーをしております。趣味はカミさんの手料理です。 機械学習で用いられるアルゴリズムの一つにニューラルネットワークがあります。ニューラルネットワークは脳細胞の働きにヒントを得て考えられたものです。今回扱う多層ニューラルネットワークはニューラルネットワークの中間層と呼ばれる部分を多層化したものです。近年話題に上ることの多い Deep Learning ではこの多層ニューラルネットワークが利用されています。 多層ニューラルネットワークは用途に応じて異なるネットワークが利用されます。画像処理では畳込みニューラルネッ
こんにちは、トレンド調査ラボの井上寛之（@inohiro）です。 クックパッドの検索ログを基にした法人向けデータサービス「たべみる」の開発を担当しています。 本稿では、現在開発を行っているスマートフォン向けウェブアプリケーション（Rails）で採用した、 JavaScriptチャートライブラリを選定するにあたって検討した観点について述べます。 また、実際に採用したライブラリと、その利用例を簡単に紹介します。 ウェブ上に無数にあるJavaScriptチャートライブラリから、最適なものを一つ選択するのは なかなか難しい作業ではないかと考えています。おそらく、これから記述する条件を満たすライブラリは数多く存在し、 今回私が選択したライブラリ以上に良いものがあるのではないかと思います。 「何を以って良いライブラリとするか」という議論もまた難しい話題です。 そのようなライブラリについては、はてブコメ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/data-dataset-word-data-deluge-1188512/) 人工知能ブームで世間が喧しい昨今ですが、それに伴って往年に見かけたような内容のビッグデータ論やデータサイエンティスト論や機械学習システム論が再び出回るようになってきているようで、歴史は繰り返す感を覚える今日この頃です。 ということで歴史が繰り返している感を再確認すべく、これまでのデータ分析業界の5年間を僕個人が見聞してきた範囲and/or記憶している範囲and/orサーベイできる範囲で振り返ってみようと思います。ほぼ完全に個人的にして私的なヒストリーのまとめですので、公的な用途には参照されぬよう厳にお願いいたします。。。また僕の守備範囲が「広告もしくはマーケティング」であるが故にこの2領域に偏っている点もご注意ください。特に機械学習サイ
平均年齢と年収の辞書データ 企業別の平均年齢と年収のデータをネットで探していたのですが、リストとしてまとまっているものが無かったので作成しました。以前作成した業種別企業名辞書の企業コードを基にYahoo!ファイナンスから平均年齢と年収のデータを引き当てます。当然ですが、Yahoo!ファイナンス様のサーバ負荷が高まらないように引当時にはsleepを入れるという優しさを忘れてはイケません。 ※下で公開しているデータの利用は全て自己責任でお願い致します。 業種別企業名辞書データを公開しました - Yuta.Kikuchiの日記 Yahoo!ファイナンス - 株価やニュース、企業情報などを配信する投資・マネーの総合サイト 平均年齢と年収データ DataFormat [業種名] 企業Code \t 上場市場 \t 企業名 \t 平均年齢 \t 平均年収 Github 全データは以下のURLにまとめて
Dmail Extension
お詫びと訂正 本記事で、数理モデルによる新型コロナウイルス感染者数の推移の分析において、感染者数の計算に不備があることが、ユーザーの方からのご指摘で分かりました。 このため設計通りの分析結果が得られていない状態で情報を提供しておりました。 私たちが直面している、非常に関心の高い内容にも関わらず、十分な検証を実施せず情報提供をしていましたことを深くお詫び申し上げます。 申し訳ございません。 感染者数の計算処理を修正し、分析結果、グラフ及びプログラム（github）を訂正致しました。 また、タイトルとサムネイルだけをご覧になって、誤解される方もいらっしゃるかもしれませんので、数理モデルが推定した収束時期は削除しました。 さらに、感染者データのCSVファイルが更新されていましたので、3月11日までの感染者数データをダウンロードして使用しています。 お気づきの点等ございましたら、ご指摘いただければ
国土数値情報ダウンロードサービス - 国土交通省国土計画局
LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P
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