「多くの企業、特に日本の企業は、まだクラウドやモバイルをうまく使いこなせていない。ビジビリティ(可視性)とセキュリティの懸念があるからだ」(Netskope ジン・ダイコク氏) 企業におけるクラウドアプリケーション/SaaS利用が普及し始め、それに伴ってセキュリティやコンプライアンス上の懸念も高まっている。そこで「CASB(Cloud Access Security Broker、キャスビー)」と呼ばれる、クラウドアプリケーションのセキュリティ対策ソリューションへのニーズが高まっている。米ガートナーでは「2020年までに85%のエンタープライズがCASBを導入する」と予測している。 今回、本格的に日本市場への参入を始めたCASBベンダーの米Netskope(ネットスコープ)と、国内販売パートナーの1社である東京エレクトロンデバイスに、CASBの重要性やNetskopeが考える市場展開につい
人工知能にテトリスを学習させた動画がニコニコ動画にアップされています。動画は人工知能がどうやって学習していくのかを、丁寧に解説しています。 人工知能はまず、「現在の盤面」に「現在落ちてきているブロック」がどう置けるか、全てのパターンを洗い出し、算出された盤面をそれぞれ評価していきます。そして、そのなかで一番評価の高い手を採用していくという仕組み。 評価の高い手を採用します 人工知能はこの「盤面の評価」が正しくできることが重要となるため、正しく評価するために「学習」をさせます。この動画では「ニューラルネットワーク」と「遺伝的アルゴリズム」を使用しました。 「ニューラルネットワーク」は、脳の神経回路網をモデルにした計算方法。脳の神経細胞は網目状につながっていて、他の神経細胞から一定量の信号を受け取ると、自らも信号を出力します。また、細胞同士の結合には強弱があり、経路によって強い信号として伝わっ
Photo via Visual Hunt 少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1 また、一部のゲームにおいて「DQN(Deep Q-network)」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2 今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。 注意:強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。 今回の内容 1.強化学習について 1-1.強化学習 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化学習につい
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう(@t_andou)です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
サルでもわかるディープラーニング入門 (2017年) 人工知能に関しては何もわからないレベルから始めて 最後まで偏微分方程式とかさっぱりわからない、という状態で ディープラーニングの解説をしてみました ※初出 20170121 ※3分でわかるディープラーニング、を加筆(20170122) ※なぜディープラーニングが有効になったか、を加筆、TensorFlow playgroundをみて「クリックできればできる」は言い過ぎなのでその部分を訂正(20170123) ※ニューラルネットぽい概念図を加筆(20170124) ※「勝利の方程式』スライド加筆 (20170125) ※「問題解決の3段階」加筆 (20170126) ※「学習モデルをだます例」加筆 (20170301) A1701talk deep-learning-introduction-170301(20170301)Read le
人工知能・機械学習・ディープラーニングの概要 最近話題の、人工知能とかディープラーニングとかの情報を雑にまとめてみることにしました。基本的に仕事ではなく、ほぼ自分の興味で調べたり試したりしているだけですので、あくまで趣味レベルの人がとっかかりだったり参考にすることを想定しています。 ちなみに人工知能、機械学習、ディープラーニングの関係は、大まかには以下の定義が一般的と私は思っています。 ここらへんは人によって、「人工知能 = ディープラーニング」だと言ったりする人もいるので注意です。人工知能というものの定義が曖昧なので仕方ないとは思いますが、「自分が得意な分野=人工知能」と言いたがる人が多いのでそこらへんは気をつけておくと良いと思います(主に仕事で騙されたりしないようにするために)。 そして、最近話題のディープラーニング、何がすごいのかと言うと、自分の理解は以下の通りです。 昔は、例えば画
python,機械学習、初心者です。間違いなどあるかもしれませんがよろしくお願いします。 動機 部活でマインドストームのEV3を使ってロボット制御しています。そこで、色を検知して制御をしているのですが誤検知したり検知できなかったりするので、そこで今何かと話題の機械学習をすることにしました。 方法 色は線形分離で分けることができるので(多分)、単純パーセプトロンを使って区別をしようと思います。流石にマインドストームで学習するのは厳しいのでMacで学習をします。センサーはハイテクニック社のカラーセンサーを使います。 マインドストームでポジティブとネガティブのデータを100個取る ↓ そのデータをmacに送る ↓ Pythonで学習プログラムを動かす ↓ 学習結果をEV3のプログラムに反映させる というのが大まかなEV3で機械学習を使ったプログラムを実行する流れです。この方法なら、処理速度の心配
こんにちは、AIブロガーです AI(人工知能)が人間の代わりをする事例は増えてきています。 そんな中で、遂にAI(人工知能)が整体師として施術(整体)を行うようになっています。 人間と機械(AI)が協力することで、さらに快適で健康になれるという訳ですね。 ①. AI(人工知能)が整体の役割を果たす!人間の経験と機械が新たなシナジーを生み出す ②. 最新の施術システム「E・F・A・S」(イーファス)」はなんですごい?? ③. AI(人工知能)活用を通じて、整体師が『バイオテック企業』になった初の事例かもしれません... AI(人工知能)転職なら、こちらが必見!! 参照 SPONSORED LINK ①. AI(人工知能)が整体の役割を果たす!人間の経験と機械が新たなシナジーを生み出す 和歌山市古屋の快養整体院(㈱快養)は、人工知能(AI)で瞬時に選出する最新の施術システム「E・F・A・S」(
学習方法 ゲームキャプチャ + アクションで報酬(game score)を与えそれを学習させる。 game scoreの取得については、ROMのバイナリ情報を解析する必要があります。 この辺はあまり詳しくありませんが海外にROMの情報が出ているとのことです。 ニューラルネットワークアーキテクチャ 学習関数は定番のReLU。教科学習のアルゴリズムは勾配降下法(Adam)でやってます。 ReLU 勾配降下法 ニューラルネットワークの外観 手順 ⅰ.エミュレータの準備 エミュレータの動作に関しては処理が複雑なのでgitにあげておきます。 https://github.com/tsunaki00/siva_game ※ 他のマシンで試してないので動くかわかりません。 エミュに興味あるかたは海外のgitなどをぐぐってみてください! ⅱ.ROMの抜き出し 上記にも記載しましたが、ROMの抜き出し方法は
◆ クラスキャット は人工知能に関する各種サービスを提供しています。お気軽にご相談ください : 人工知能導入個別相談会(無償)実施中! [詳細] 人工知能研究開発支援 [詳細] 自社特有情報を含むチャットボット構築支援 画像認識 (医療系含む) / 画像生成 PoC(概念実証)を失敗させないための支援 [詳細] ◆ お問合せ : 本件に関するお問合せは下記までお願いします。 クラスキャット セールス・インフォメーション sales-info@classcat.com ClassCatJP ⏩ 今月の記事 Amazon Bedrock : 最初の一歩 – 基礎知識と実験 この記事では Amazon Bedrock の最小限の実験をするために必要な手順を説明しています。 Amazon Bedrock は、AI スタートアップ企業や Amazon の高性能な基礎モデルを統一 API を通して利用
東大の理系は、一年生から「科学の技法」を叩き込まれる。 『知的複眼思考法』を読んだとき、批判的に読み・考えるトレーニングを徹底させる東大の文系が羨ましいと思った。『科学の技法』を読んだいま、科学の技法をゼミナール形式で学べる東大の理系が羨ましい。 東大で始まった新しい試み「初年次ゼミナール理科」が凄い。 理系の一年生は全員必修で、1クラス20名の少人数を、教師+TA(ティーチングアシスタント)できめ細やかに指導する。学術的な体験(アカデミック体験)を通じて、サイエンティフィック・スキル(科学の技法)を修得することを目的としている。 この科学の技法が羨ましい。前半が「基礎編」で、あらゆる研究をする上で基礎的となるだけでなく、仕事にも必須なスキルが紹介されている。後半が「実践編・発展編」で、研究チームを意識できるようなゼミを「ラボ」として開講し、そこで基礎的な演習を行う(垂涎だらけなり)。 ◆
シンジです。シンジは社内インフラを担当しているので、様々な製品やサービスを購入して、それらについて外部にサポートをお願いすることがあります。Zendeskはサポートツールです。Zendeskの存在は以前から知っていた物の、あのサポートもZendesk、このサポートもZendesk、もうなんか世の中Zendeskで出来てるんじゃねーかってくらいZendeskなので、シンジもZendeskしてみました。 分かりやすいのはチャット機能 このブログの画面右下になんか出てませんか?基本匿名でサポート担当者とチャットができます。シンジが不在の時はメッセージを残せます。基本匿名なのですが、設定次第で名前を入れることもできます。上の画像は、最初は匿名で始まって、途中からGoogleアカウントでログインしたことで、名前が表示されたという流れです。 チャットは担当者を個別で決められる チャットは素早い対応が求
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト(本物:及びその他の統計分析職)vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
大阪でサーバーレスの話をしてきました クラスメソッドの開発を知る!大阪勉強会 第7回 これから始めるサーバーレス!〜最新サービス使いこなし術〜で スピーカーとして登壇しました。参加率が非常に高く、多くの方にご参加いただきました。誠にありがとうございました! 本記事では、勉強会でお話しした「目的別、サーバーレスアーキテクチャの教科書!これのときはこう!」の発表資料を公開します。 発表資料 内容 本セッションでは、これからサーバーレスを始める人向けに、サーバーレスとは何か?という話から、具体的にどのようなアーキテクチャを構築するのか?というお話しをさせていただきました。 サーバーレスアーキテクチャパターン 本セッションでは、サーバーレスアーキテクチャのパターンを20種類ご紹介しました。サーバーレスと言えるアーキテクチャは20種類では語りきれないほど沢山ありますが、今回は独断と偏見で選んでみまし
2017年06月27日 お 前 ら の 人 生 を 変 え た 一 冊 Tweet 56コメント |2017年06月27日 22:30|書籍・読書|Edit 1 :VIPがお送りします 嫌われる勇気 17/06/26 23:38 ID:YcUxxnwNa.net 当ブログサイトはアフィリエイト広告、バナー広告を利用しています。 2 :VIPがお送りします 現代語訳 学問のすすめ 17/06/26 23:38 ID:eqqU5J7v0.net 4 :VIPがお送りします 赤本 17/06/26 23:39 ID:vbqOl6l9a.net 6 :VIPがお送りします 完全自刹マニュアル 17/06/26 23:39 ID:Hh0C3YVS0.net 8 :以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ◆DvUgCvOGFQ マジレスすると数の悪魔 あんなん6歳で読んじゃ駄目だよ絶対算数に夢
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