リクルートホールディングスは2015年4月1日、新規事業開発機関「Recruit Institute of Technology」を人工知能の研究所として再編したと発表した。一方では米MITメディアラボとスタンフォード大学に客員研究員を派遣するなど、R&D拡張の動きが活発だ。 弊誌では今回、昨年12月よりMITに出向し、ビッグデータ分析の世界的権威であるアレックス(サンディ)・ペントランド教授とともに研究を進めている客員研究員の数原良彦氏に話を聞くことができた。 数原氏は、2008年に慶應義塾大学大学院の修士課程を修了し、同年NTT研究所に入社。以来6年間、情報検索と機械学習に関わる研究開発に携わった後、昨年9月にリクルートに加わった。 数原氏はどのような思いを持ち、どのような研究をしているのか。そのミッションと構想を語ってもらった。 人工知能は意思決定をどこまでサポートできるのか? 数原
"トピックモデルによる統計的潜在意味解析"という有益な書物が発売されたので読んでみました。 それなりに高度な話題を簡潔に解説した素晴らしい本で、これを読んだことでよくわかっていなかったCollapsed Gibbs Sampling版のLDAを実装することができました。 トピックモデルに興味がある人は何がなんでも買ったほうがよさそう。 https://github.com/echizentm/LDA LDAがどういうものかわかっていればp.40〜p.57あたりを読むだけでいけそうです。前にLDAを作ったときは元論文に書いてある変分ベイズを使ったやり方をしていたのですが、多分Collapsed Gibbs Sampling版のほうが簡潔にかけるし直感的にもわかりやすいので良い気がします。 githubにおいてあるサンプルを実行すると以下のような感じになります。 apple(果物、企業)やor
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 クラウドを採用する企業が増えていく中で、各企業向けに独自システムを開発することで収益を得てきたシステムインテグレーター(SIer)の事業モデルを危ぶむ声がここ数年出てきている。 統合基幹業務システム(ERP)やグループウェアといった企業アプリケーションとして、低コストなSaaSを採用する動きは今後さらに強まると考えられる。 だが、ここきて新たなバズワードと言えるInternet of Things(IoT)やM2Mの本格普及の可能性が見えてくる中で、システムインテグレーターに収益面での勝機が見えてきているようだ。 「IoTの事業化においてSIerが良いポジションにいる」と話すのは、データ保護製品大手SafeNetで、ソフトウェアマネタイ
日本マイクロソフト株式会社 株式会社 竹中工務店 日本マイクロソフト株式会社(本社:東京都港区、代表執行役 社長:樋口 泰行、以下 日本マイクロソフト)と株式会社 竹中工務店(本社:大阪市中央区、取締役社長:宮下 正裕、以下 竹中工務店)は、IoT(注1)とクラウドサービスを活用した建物設備のモニタリング、管理・分析等を自動的に行う次世代建物管理システムの構築・提供で連携することを発表します。IoTやビッグデータを活用したクラウド型の建物制御、監視システムの構築を行うことで、将来的な建物機能のさらなる高度化や、技能継承・人材不足といった社会的な課題に応えていきます。 (連携の目的) ICT業界・建設業界でそれぞれ多くの実績がある両社の最先端技術を組み合わせて実証することにより、今までにない次世代型の建物管理システムの構築を図ります。 高度化・複雑化する建物管理システムを、IoTやクラウドサ
ウィリアムのいたずらが、街歩き、食べ物、音楽等の個人的見解を主に書くブログです(たま~にコンピューター関係も) 前にIoT,ビッグデータ,CEP,機械学習,SDN等の全体像をまとめてみた-概要を書いたけど、あれだけでは、抽象的なので、具体的に、どのような製品があって、どう動くのかのイメージがつかめないと思うので、そこを書いてみた。 まず、全体図。 以下、製品を交えた説明。上記「概要」の説明と比較できるように書いてある。 ただ、順番をかえて、まずは、IoTから。 ■IoT ○デバイス センサーは、例えば温度センサーは、温度が上がると抵抗値があがる。ということは、電圧が一定なら電流が変わる。 このように、計測したいもの(温度)の変化によって、抵抗などがかわり、電流、電圧が変わるというしくみでセンサーは動いている(ものが、たぶん多いと思う)。 このセンサーをデバイスのポートに線でつなぐことにより
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日立製作所のヘルスケアグループは「2015国際医用画像総合展(ITEM 2015)」(2015年4月17~19日、パシフィコ横浜)に、医療機器の故障を事前に検知する「予兆診断サービス」を出展した。医療機器に取り付けたセンサーが収集したデータにもとづいて機器の“健康状態”を分析し、保守・点検のスケジュールを決定するというもので、リモートメンテナンスサービス「Sentinelカスタマーサポートサービス」の中で提供される。「計画的に点検・修理することで、故障が発生してから修理を手配するよりも機器の稼働率を向上させることができる」(日立製作所の担当者)という。 分析対象となるデータは、日立製作所が世界中に納入した医療機器からIoT/M2Mシステムで収集し、日立製作所のクラウドに蓄積する。機器の種類別に温度、振動などを評価軸とする座標を用意して、個別の機器のデータをプロットする。その結果、データが座
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 あなたもThyssenKruppが製造したエレベータに乗ったことがあるかもしれない。 ドイツに拠点を置く同社は世界各地の110万基以上のエレベータをメンテナンスしており、ニューヨークのワン・ワールド・トレード・センターや、サウジアラビアのリヤドで1263フィート(約385m)という同国一の高さを誇るCMAタワーなどの象徴的なビルでエレベータを稼働させている。 エレベータを稼働させ続けるというのはフルタイムの仕事であり、中国やインドのような新興国で毎年新しいビルが建設されるなか、その需要は高まっている。 ThyssenKruppの米国戦略開発部門のディレクターであるRory Smith氏は「エレベータ事業はメンテナンスの仕事だ。エレベータ
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