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
この記事は2015年11月09日時点の情報に基づいて書かれています。情報が一部古くなっている場合があるためご注意ください。 プレゼン資料の表現の幅を広げるうえで、あると便利なのがアイコンです。しかし、資料作成の途中でアイコンを探すのに手間どったり、必要な種類がそろわず色や形がちぐはぐになってしまった経験はありませんか?今回紹介するアイコンは数が豊富(331個)なうえ、大きさや色も自由に変更可能。幅広い用途をカバーできること間違いありません! 実力派アイコンの「iconSweets2」を パワーポイント向けにコンバートしました さて、今回ご紹介するアイコンですが、ウェブデザインに関わる方ならどこかで見覚えがあるかもしれません。ソースは、”Yummygum(http://yummygum.com)”という海外のデザインスタジオがリリースした「iconSweets2」というアイコン集で、これをパ
私は、もう4年も毎日のようにPostgreSQLを使用しています。以前はデータベースとやりとりするためにGUIアプリケーションを用いていました。しかし今では、お気に入りのツールを使いながら効率よく作業できる、ビルトインのコマンドラインツールだけを使用しています。 本稿は、 psql というコマンドラインツールを通して実現可能なタスクを複数のセクションに分けて説明します。ここで挙げる項目は次のとおりです。 psqlの設定 ヘルプの使用 データベースが遊び場 データベースの探索 クエリの作成 出力の比較 データベースのクローン作成 データの抽出 psqlの設定 あらかじめpsqlはある程度設定されています。そのため、本稿では提供されているオプションを詳しく説明しません。psqlの使用がより楽しくなる2つのオプションについてのみ説明します。 1つ目は、データが横長でも正しくスクリーンに映し出され
下方のHTMLコードをコピーして、あなたのWebサイトやブログに用途に あわせて様々な形のプロジェクト概要を表示して応援しよう! 310x390160x420460x200160x1601000x287 【更新情報2】2016年5月27日追記 出版のご案内 皆様、この度はご支援をいただきまして、誠にありがとうございました。 皆様のおかげで、5月5日の子供の日に絵本「なんかへんな日」を全国の書店にて出版させていただくことができました。 今後は本屋さん、Amazon、オフィシャルショップなどでご購入をしていただくことが出来ます。もっと沢山の方にこの絵本が広まるように頑張っていきたいと思っておりますので、今後ともどうぞ宜しくお願いいたします。 オフィシャルサイト http://50ehon.com/ -------------------------------------------- 【更新
elasticsearch勉強会 percolatorのユースケース アラート インデックスが特定のクエリにマッチしたら教えてくれ。 広告出稿する場合 ユーザがサイト検索する アパートを検索して結果を表示するが 新しいマッチする物件が出たら知りたい どのメールに通知すればいいのかみたいなのを取得して通知することができる 分類 ニュースサイトやブログがあってカテゴリわされている カテゴリは検索として表現できる ニュースに地域などの属性があれば東京のニュース一覧とかできる どの記事がどの地域に属するかというのを設定するにはどうしたら良いか percolation queryを使えばどの記事がどの地域に属するかということを簡単に設定できる。 記事をかいてpercolationを使えばその記事のカテゴリを得られる groclassificationについて 例えば緯度経度を使って検索することもでき
Googleは2015年11月10日(現地時間)、Googleマップアプリの最新版でオフラインでのナビゲーションとマップ検索に対応したことを発表しました。このモードでは事前に一定のエリアのデータを端末内にダウンロードしておくことで、電波が届かない状況でも通常どおりに検索やルート検索、ナビゲーションが可能になるとのことです。 Official Google Blog: Navigate and search the real world … online or off https://googleblog.blogspot.jp/2015/11/navigate-and-search-real-world-online.html オフラインの対応が発表されたのは、Android向けにリリースされているGoogleマップアプリで、Google Playストアで今後順次、アップデートが行われる予
今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf (詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ) TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
2015年11月10日に某社の社内勉強会で、「強いチームの作り方」というテーマで話をしたのでその際の資料を公開しておきます。 内容自体は、WEB+DB PRESS 83号に書いた内容なので興味があればそちらを参照ください。 最近DevOpsの文脈ですぐに「インフラ自動化しないといけない」とか「ツール使って効率化」みたいな話を頻繁に聞きます。 が、端的にいえば、「実際のところ、ソフトウェア開発上の問題の多くは、技術的というより社会学的なものである」というデマルコの一節の通りであり、 DevOpsの本質もツールではなく、CLAMS(Culture、Lean、Automation、Measurement、Sharing)であって、土台となるのはやはり組織やチームの文化になります。 一度自分たちのチームや組織について考えてみるとよいと思います。
はてなニュースの連載企画、今回は「理想の家探し・部屋作り」を全3回でお送りします。第1回のテーマは「賃貸物件選びのコツ」。広さ、立地、家賃、周辺環境……住む場所を探す上で、あなたが重視するポイントは何ですか? 良いと思って決めた物件でも、実際に住んでみたら「イメージと違った」ということもありますよね。信頼できる不動産屋に出会う方法や内覧時のチェックポイントなど、効率的な物件探しに役立つエントリーをはてなブックマークからピックアップします。 ■ まずはWebで下調べを ▽ 効率的な賃貸物件の探し方 | nanapi [ナナピ] 賃貸物件の基本的な探し方については、こちらのエントリーが参考になります。まずはいきなり不動産屋に出向くのではなく、家賃の相場を知るために大手物件情報サイトなどで検索し、希望の条件を洗い出してみましょう。Webサイトの利点は、さまざまな物件の情報を「一気に見られる」とこ
Gitlab + Jenkins があまりグッとこなかったので,Gitlab + Gitlab CI をためしてみた.結論から言えば,Gitlab + Jenkins より良いと思う. Docker 上に準備 やることは Gitlab コンテナを動かす Gitlab CI コンテナを動かす Gitlab Runner コンテナを動かす OSX 環境でためしたので, $ docker-machine ip default 192.168.99.100 文中の192.168.99.100 とポートは適宜読み替えてください. 1. Gitlab コンテナを動かす $ curl https://raw.githubusercontent.com/sameersbn/docker-gitlab/master/docker-compose.yml > gitlab.yml $ docker-compo
疲れが抜けてきたので、大江戸 Ruby 会議 05 に行ってきた記録を blog に書いておく 基調講演 Windows 環境の Ruby のガーディアン、usa さん 「あいおーのはなし」グレートトークだった。 あくまでサブシステムだったということが良く分かった -> "Microsoft Windows NT系はPOSIX 1.0に準拠しているPOSIXサブシステムを搭載しており" / “POSIX – Wikipedia” https://t.co/JH2htkVZmV — yancya (@yancya) November 8, 2015 「WIndows NT 以降は POSIX」って言葉だけ頭にあったので、つぶやいてみたら、拾って言及してくださった。 ああ、そういえば、質問をカットしたので、会場では誰からも「POSIXサブシステムあるじゃん!」ってツッコまれずに済んだんだけど、
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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