NECのNo.1技術成果は、学術界をリードする卓越した研究者たちに支えられてきました。 NECは、これからも研究者にとってNo.1の成果を出せる「場」であり続けます。
情報セキュリティのエンジニアや研究者を読者対象とした機械学習の入門書。フィッシングサイト、マルウェア検出、侵入検知システムなどの情報セキュリティ全般の課題に対して、機械学習を適用することでどのようなことが可能になるのか? 本書ではサイバーセキュリティ対策でとても重要なこれらの知識を実装レベルで身につけることができます。また、どうすれば機械学習による検出を回避できるか、という点についても同時に解説します。サンプルコードはPython 3対応。Google Colaboratory上で実際に手を動かしながら学ぶことができます。 訳者まえがき まえがき 1章 情報セキュリティエンジニアのための機械学習入門 1.1 なぜ情報セキュリティエンジニアに機械学習の知識が必要なのか 1.2 本書のコードサンプルの実行環境 1.2.1 Google Colaboratory入門 1.2.2 GPU/TPUラ
関連キーワード Google | 金融 | ハイブリッドクラウド | IT投資 金融機関でクラウドサービスの導入が進みつつあるものの、相変わらず法規制やレガシーシステムの複雑さがその進展を妨げている――。これはGoogleからの委託を受けて、市場情報機関Harris Insights and Analyticsが実施した調査で明らかになった事実だ。日本と米国、カナダ、フランス、ドイツ、英国、シンガポール、オーストラリアの金融機関で働く1300人以上のリーダーがこの調査に回答した。 回答者の83%はクラウドサービスを「最も重要なITインフラ」として利用していると答えた。38%の回答者がオンプレミスシステムとクラウドサービスを併用するハイブリッドクラウドを採用している。単一のクラウドサービスを利用していると答えたのは28%だった一方、複数のクラウドサービスを併用するマルチクラウド戦略を進めてい
Google Brainの研究者たちは、より大きく、より良いものを追求し続ける中で、新たに提案したSwitch Transformer言語モデルを、計算コストを抑えながら1.6兆個のパラメータにまでスケールアップした。研究チームは、Mixture of Experts (MoE) ルーティングアルゴリズムを単純化し、データ、モデル、専門家の並列性を効率的に組み合わせ、この「法外な数のパラメータ」を可能にした。 最近の多くのシンプルなディープラーニングアーキテクチャは、より複雑なアルゴリズムよりも優れた性能を発揮していますが、このような性能向上には膨大な計算予算、膨大なデータセット、膨大なパラメータ数が必要となる。研究チームは、ディープラーニングモデルはすべての入力に対して同じパラメータを再利用する傾向があるのに対し、Mixture of Experts(MoE)モデルは異なるパラメータを使
ブレインスリープ×NTT東日本×太田睡眠科学センター 診断データとAIにより問診数を大幅に削減 ~閉塞性睡眠時無呼吸診断の判定活用結果を日本睡眠学会にて発表~ 株式会社ブレインスリープ(本社:東京都千代田区、代表取締役:道端 孝助、以下「ブレインスリープ」)と東日本電信電話株式会社(本社:東京都新宿区、代表取締役社長:井上 福造、以下「NTT東日本」)ならびに、太田総合病院記念研究所 太田睡眠科学センター(所在:神奈川県川崎市、センター所長:千葉 伸太郎、以下「太田睡眠科学センター」)は、閉塞性睡眠時無呼吸症候群※1の診断の際に利用する問診の負担を軽減することを目的に、機械学習モデルの開発を進め、問診数の削減及び判定精度確保に成功しました。 閉塞性睡眠時無呼吸症候群に関して、全国でも有数の症例数を誇る太田睡眠科学センターの保有する診断データを基に開発された機械学習モデルによる問診数削減は、
Facebook is planning to change its company name next week to reflect its focus on building the metaverse, according to a source with direct knowledge of the matter. The coming name change, which CEO Mark Zuckerberg plans to talk about at the company’s annual Connect conference on October 28th, but could unveil sooner, is meant to signal the tech giant’s ambition to be known for more than social me
論文の読み方。 若手研究者、特に修士課程や博士課程の学生にとっては結構深刻な問題だと思います。あと研究を始めたばかりの学生さんにも。 私自身も ・まず何を読んだらいいのかわからない... ・読むべきものがわかってきたけど、1本読むのにかなり時間がかかる... ・読んだはいいものの膨大な数の論文の内容を覚えてられへん... ・紙で読んでたけどかさばって仕方がない...と論文の読み方にはかなり悩んだ一人です。今でも絶賛試行錯誤中。 と言うことで、現状の論文の読み方をご紹介したいと思います。 みなさんがどうやって論文読んでるのか気になりますので、ゆるっと募集してみます。もしよければ #論文どう読んでますか とでもして投稿していただけたら幸いです。 1. デジタル派か紙派かかなり大きな論争が巻き起こるこの問題。 本音を言うと私は紙媒体で読むのが好きです。読書好きなのもあって、紙の上の文字を読みたい
【読売新聞】 衆院選の第一声で、各党党首が用いた言葉を分析すると、与野党とも主要争点の「コロナ」「経済」に何度も言及する一方、政治姿勢や重視する政策の違いが浮かび上がった。 演説で多く使われた言葉などを大きな文字で表示する手法を使い
GCP を試す$300 分の無料クレジットと 20 以上の無料プロダクトがある Google Cloud で構築を始めよう 無料トライアル 2030 年までに自社製乗用車による「死亡交通事故ゼロ※」を掲げる株式会社SUBARU。2020 年 12 月には東京渋谷に AI 開発拠点「SUBARU Lab(スバルラボ)」を開設し、運転支援システム「アイサイト」の安全性をさらに向上させる研究開発を加速させています。そんな同社が 2019 年に Google Cloud を導入したのにはどういった背景があったのか。SUBARU Lab の中核メンバーとして AI 開発を担う 2 人のエンジニアにお伺いしました。 ※SUBARU乗車中の死亡事故およびSUBARU車との衝突による歩行者・自転車等の死亡事故をゼロに 利用している Google Cloud サービス Vertex AI、Cloud IAP
アメリカや中国が覇権を握るAI業界。日本が存在感を示すためには何が必要か。今、期待を集めるのが日本が培った「ものづくり」とAIの技術を掛け合わせた製品だ。例えば「送電線検査ロボ」。送電線の劣化を熟練技術者の目ではなくAIロボットが自動で検出。視覚障害者向けの「AI点字翻訳」は、スーパーのチラシなど複雑な情報をAIが要約、点字に印刷までしてくれる。技術とアイデア、ビジネスモデルを引っ提げて全国の高専生たちが躍動する。 ※放送から1週間は「見逃し配信」がご覧になれます。こちらから 出演者 松尾豊さん (東京大学大学院教授 全国高専ディープラーニングコンテスト実行委員長) 大門小百合さん (ジャーナリスト) 井上 裕貴 (アナウンサー) 、 保里 小百合 (アナウンサー)
はじめに ※本記事は2022年8月に新着レシピを記事に追加して更新いたしました。 AxrossRecipeを運営している藤原です。 AxrossRecipe とは、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いのもと、ソフトバンクの社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、動くものをつくりながら、具体的な目的やテーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 AxrossRecipe:https://axross-recipe.com 今回は、ディープラーニングを使って異常検知タスクを行うAxrossレシピをご紹介します。 異常検知について 異常検知とは、「異常を検知するタスク」のことです。古くから工場の生産ラインなどでは、出荷する前に製品の品質(長さや厚さなど)が設計
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