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印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 米国商務省に属する米国国立標準技術研究所(NIST)は、策定中の「人工知能(AI)がもたらすリスクを管理する」フレームワークについて、一般から意見や情報を求めている。 NISTが草稿を作成している「AIリスク管理フレームワーク(AI RMF)」は、開発者や評価者などが「AIシステムの信頼性を向上させる」上で役立つよう、任意で利用できるガイダンス文書だ。 NISTは、米国議会やホワイトハウスから、AI向けフレームワークの作成を求められたことを受けてAI RMFを作成しており、今回そのための情報提供を求めている。 商務省のDon Graves副長官は声明で、AI RMFは「新しいAI技術が市場で競争力を発揮できるかどうかに決定的な違いをもた
近年、AI・人工知能の技術はすさまじいスピードで向上しており、さまざまな業界でのAI導入も進んでいます。一見、AIとはかけ離れた分野のように思える「農業」や「水産業」といった業界においてもAIを活用するケースが見られるようになりました。 そんな中、同じようにAI活用の注目を集めているのが「特許調査」です。特許調査はこれまで、特許調査員による目視での確認が一般的でしたが、最近はAIを活用した効率的な特許調査が増えているといいます。今回は、このAIを活用した特許調査について詳しくご紹介していきます。 AIの活用事例について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 AI・人工知能の利用例を解説!機械学習を活用した身の回りの実用例 従来の特許調査が抱えていた課題 これまでの一般的な特許調査では、特許調査員が検索式を立案し、そこに該当する特許を調査員が自ら目視で確認していかなければなりませんでし
3つの要点 ✔️ 統計学×機械学習で株予測の精度向上! ✔️ 従来の統計的およびMLベースのアルゴリズムより高精度 ✔️ 株予測の可能性を広げる MegazordNet: combining statistical and machine learning standpoints for time series forecasting written by Ilya Tolstikhin, Neil Houlsby, Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer, Xiaohua Zhai, Thomas Unterthiner, Jessica Yung, Andreas Steiner, Daniel Keysers, Jakob Uszkoreit, Mario Lucic, Alexey Dosovitskiy (Submitted on 23 Jun 202
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