人工知能が人工知能をプログラムする時代がやってきた | TechCrunch Japan
Tempus, a genomic testing and data analysis company started by Eric Lefkofsky, who previously founded Groupon, debuted on Nasdaq on Friday, rising about 15% on the opening. The company priced… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to independent lay
機械学習を学ぶ上で抑えておきたい数学２ - HELLO CYBERNETICS
機械学習や深層学習を学ぶ上で、数学は言語である 線形代数学 行列とベクトルは連立方程式を解くための記法 機械学習での活躍 どこまで学ぶか 最適化数学 学習とは 教師あり学習 教師なし学習 最適化を行う際の重要ワード「正則化」 どこまで学ぶ必要があるか 確率・統計 最低限知っておくべき定理や性質 最低限知っておくべき推定法 確率分布には見慣れるしかない 何に役立つのか 情報理論 情報を確率で記述する 何に役立つのか 情報幾何学 発祥は日本 機械学習での役割 海外での方が有名？ 機械学習や深層学習を学ぶ上で、数学は言語である 以前、学びたい機械学習のレベルに応じて、どんな数学が必要になってくるのかを紹介しました（以下の記事）。 s0sem0y.hatenablog.com そのときにも述べましたが、数学というのは何らかの操作を非常に簡潔に表現してくれます。要するに情報をギュッと圧縮して伝える手
機械学習について調べてみたら、3行のソースコードを入れるだけで機械学習できるサービスがあった（後編） | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
indicoが紹介しているインストール方法を参考にインストールします。まずはターミナルで以下のコードを打ちましょう。 npm install indico.io 数分待ち、インストールが完了すればOKです。 3. ファイルを作り実行する example.jsというファイルを作り、以下のコードを記入します。API KEYのところには自分のAPI KEYを入れてください。 var indico = require('indico.io'); indico.apiKey = 'API KEY'; var response = function(res) { console.log(res); } var logError = function(err) { console.log(err); } // single example indico.sentimentHQ("I love sleep
モバイル版「Google Calendar」、目標達成のための自動スケジューリングが可能に
Googleは米国時間4月12日、Android版とiOS版の「Google Calendar」に新しい支援機能「Goals」を導入した。ユーザーが希望するアクティビティのために、忙しいスケジュールの中から時間を見つける手助けをしてくれる。 ユーザーが目標の種類や、それらを実行する頻度や時間についていくつかの簡単な質問に答えると、Googleがスケジュールを確認して最適な時間枠を見つけ、カレンダーに書き込んでくれる。たとえ別の予定とぶつかっても、Googleはユーザーを楽にはさせてくれない。目標がほかの予定とぶつかると判断した場合は、Goalsは自動的にアクティビティのためのスケジュールを調整し直す。ユーザーが目標を延期することも可能で、その場合は、別の機会に再度スケジュールされる。 同機能は、機械学習アルゴリズムによって、使い込むほど機能が向上するとされている。このアルゴリズムは、Goo
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア You can train a deep neural network on your web browser 2015.12.24 Updated by Ryo Shimizu on December 24, 2015, 06:00 am JST 先日発表した深層学習(ディープラーニング)をWebブラウザ上から手軽に行うためのオープンソース・ソフトウェア、「DEEPstation(ディープステーション)」をついに公開しました。現在、Githubより誰でもダウンロードして使用することが出来ます(https://github.com/uei/deepstation)。 DEEPstationは、ディープラーニングを手軽に実験するためのGUIベースのアプリケーションで、以下のような特徴があります。 国産ディープラーニングフレ
Googleの機械学習は「ルール作り」から「例から学ぶ」モデルへ 米GoogleリサーチサイエンティストCorrado氏が考える機械学習と22のレイヤー
機械学習とAIの違いは何か。米GoogleのリサーチサイエンティストのGreg Corrado氏はこう区別する。「AIは、機械にインテリジェンスを持たせること。機械学習は、データから読み取ること。重なる部分はあるが、われわれがやっているのは機械学習である」（Corrado氏）。 11月10日六本木ヒルズで開催されたイベント「Google APAC」にて。Googleリサーチサイエンティスト Greg Corrado氏 Googleの機械学習は今、「ルール作り」から「例から学ぶ」モデルへと変化している。例えば、学生の勉強時間から成績を予測するには、とてもシンプルな方程式で表せる。式で書くと「y＝Wx＋b」。この「W」と「b」が何なのかを導き出すのがCorrado氏らの仕事だという。 膨大な「例」から何時間勉強したらどれくらいの点数を取るかという予測と結果の間の「エラー」を小さくする、これが今
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