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有名ダンサーの3Dモーションが売買可能に 動画をAI解析して著作権管理も
ダンス関連コンテンツの販売などを手掛けるマイクロエンタテインメント（東京都港区）は5月10日、世界トップダンサーの3Dダンスモーションを取引できるマーケットプレース「GESREC」の正式版を公開した。 GESRECでは、ダンスを創作物とみなして「モーション権」を提唱する。従来、ダンスではどの動きが誰の発案か、特定したり定義したりすることが難しかったが、同サービスではAIでモーションを解析。その作り手であるダンサーや振り付け師とひも付け、販売できるようにした。権利関係を明確にしながら作り手に収益を還元したりモーションの二次利用など活用機会を増やしたりするという。 著作権管理については、AIがモーションデータを基に動画を解析して類似する振り付けを検出することで、著作権利用の状況などを把握することが可能としている。 今後はコンテンツ数を増やすとともに、民族舞踊など失われつつある「動き」の保全も目
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
Apache Spark(pyspark)でmavenリポジトリのjarを追加 - Qiita
Apache Sparkで追加のパッケージ(Mavenリポジトリにあるもの)を利用したいときに、configの設定が必要になるときがあるので自分用にメモ。 1. Mavenパッケージ Mavenリポジトリ上のパッケージ情報はgroupId、artifactId、versionの3つの要素からなるらしい。(Maven coordinatesというらしい) Sparkのconfigに渡すときはこれらを:でつないで、groupId:artifactId:versionの文字列にしたものを用意する。 複数のパッケージを渡したいときはこれらを,でつないで、groupId1:artifactId1:version1,groupId2:artifactId2:version2,groupId3:artifactId3:version3 のようにする。 2. configの設定 設定ファイルに書いておいて
Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
良いコードとは何か - エンジニア新卒研修 スライド公開｜CyberZ Developer
CyberZ CTO室のメンバーの森 (@at_sushi_at) です。 先日、株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 そこで話した内容とスライドを完全公開します。 45分の内容のため、かなり長いですが、個人的にぜひ一読して欲しい内容になっています。 はじめに こんにちは、森 篤史と言います。2019年度入社で今年で3年目になります。株式会社CyberZのOPENREC.tvというプロダクトでAndroidアプリチームのリーダをやっています。 最近はプログラムを書く仕事以外に、次世代マネジメント室という全社横断組織でDevelopers Blogの改善プロジェクトを実行したり、CyberZ CTO室で組織活性化に取り組んでいます。 あと、2019年度の未踏スーパークリエータにも認定されました。 メインの仕事としては、入社して
東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
Choosing the right estimator
Choosing the right estimator# Often the hardest part of solving a machine learning problem can be finding the right estimator for the job. Different estimators are better suited for different types of data and different problems. The flowchart below is designed to give users a bit of a rough guide on how to approach problems with regard to which estimators to try on your data. Click on any estimat
GitHub - MicrosoftDocs/ml-basics: Exercise notebooks for Machine Learning modules on Microsoft Learn
Microsoft 資格 AI-900 / DP-100 勉強法 - Qiita
Introduction まったくもって自分の専門ではないのですが、「スキルは正義」ということで ML/AI の勉強を始めてみました。 仕事の合間を縫って 1 週間ほど勉強した成果を確認するために、とりあえず Microsoft が提供する AI-900 および DP-100 に挑戦しひとまず合格することができたので、私がリアルに行った必要最小限と思われる勉強法を紹介します。 ちなみに、Microsoft は ML/AI およびデータサイエンティスト系エンジニア向けに、以下の 3 つの試験を公開しています(2020.10.20時点） AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals AI-100: Designing and Implementing an Azure AI Solution DP-100: Designing and Implementing
Azure資格 DP-100 勉強法と試験対策 - sammi@DataScience
はじめに 前述したAZ-900の話もあって、 sammi-baba.hatenablog.com 勢いでData ScienceまわりのDP-100 (Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure)も受験してみました。 そして、2週間頑張った自分のおかげで、無事に合格できました~ というわけで、DP-100向けの勉強法と経験談を記事にまとめていきたいと思います。もしご参考になって頂ければ幸いです！ 試験範囲 ・Azure Machine Learningワークスペースのセットアップ (30 ~ 35%) ・実験の実行とモデルのトレーニング (25 ~ 30%) ・モデルの最適化と管理 (20 ~ 25%) ・モデルのデプロイと使用 (20 ~ 25%) 勉強法 ①まずはDP-100ランニングパスに沿っ
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
Azure AI サービス – インテリジェント アプリに AI を使用する | Microsoft Azure
ソリューション おすすめ すべてのソリューションを表示 (40 以上) Azure AI 移行して AI の時代にイノベーションを起こす インテリジェントなアプリの構築とモダン化 クラウドスケールの分析 Azure AI インフラストラクチャ 適応型クラウド Azure のネットワーク セキュリティ AI Azure AI Azure を利用した責任ある AI Azure AI インフラストラクチャ インテリジェントなアプリの構築とモダン化 ナレッジ マイニング Azure 上の Hugging Face Azure 機密コンピューティング アプリケーション開発 インテリジェントなアプリの構築とモダン化 開発とテスト DevOps DevSecOps サーバーレス コンピューティング アプリケーションとデータのモダン化 Azure でのロー コード アプリケーション開発 クラウド移行とモダ
【図解】ノーコードで機械学習モデルを構築できるサービスがあるらしい！初学者向けに解説 - Qiita
はじめまして。株式会社キカガクの小池です。 キカガクは、「AI を含めた先端技術の研修」を行っている会社です。 機械学習を学びたい 機械学習の構造を学びたい だけど、プログラミングをしたことがない。コードを覚えるのは大変そう。 本記事はそういった機械学習初学者の方、機械学習を使用したビジネスサイドの方向けの記事になっています。 今回は Azure Machiene Lerning サービスの内の１つである Microsoft の Machiene Lerning デザイナーを使用します。 こちらはコードをかかずに機械学習モデルの構築、デプロイを行うことができる画期的なサービスです。 今回は機械学習モデルの構築について解説します！！ 今回はサンプルデータを使用し、分類問題に取り組んでいきます。 分類の目的は、どのデータがどの種類に属するのかを見ることです。 図のような例であれば未知のデータは
朝30分、きつめウォーキングがその日の血圧を下げる 座りっぱなしで肥満の高齢者を対象にした研究 - 日本経済新聞
1日に8時間を座って過ごす、肥満または肥満気味の高齢者が、朝食後に30分間、きつめのウォーキングを行うと、その日の昼間の血圧（上の血圧;収縮期血圧）が3mmHgほど下がることが分かりました。座りっぱなしの人はどのくらい運動すれば血圧が下がるのか？昼間のほとんどの時間を座って過ごす、エネルギー消費が少ない人、特にBMIが25以上の過体重または肥満の高齢者［注1］では、心筋梗塞や脳卒中といった心
『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
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