AI活用に全力を注ぐITベンチャー
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 AI（人工知能）の研究開発やビジネス活用を展開するITベンチャーに注目が集まっている。2014年10月に設立したPreferred Networks（プリファードネットワークス、PFN）はそんな1社だ。 現在、トヨタ自動車やファナック、NTTなどと組み、それぞれの事業分野で機械学習などAI機能を埋め込むことに挑む。協業先と密な関係を築くため、出資を仰ぐこともある。 最先端技術の実用化に挑戦するPFIとPFN PFNの設立経緯を振り返る。西川徹社長兼CEOが、学生時代の2006年3月に学生仲間らと「最先端技術を使った5年後、10年先の実用化に向けた研究開発」に取り組むプリファードインフラストラクチャー（PFI）を設立した。 最初に手掛けた
Java EEのカレンダー | Advent Calendar 2015 - Qiita
今年も Advent Calendar の季節がやってきました。 内容はJava EEに限らず、Springやアプリケーションサーバなど、サーバサイドJavaに関連することであればなんでもOKです！ Qiita 以外にブログ等からの投稿も可能です。 Blog投稿をTwitter等で流す際にはハッシュタグ#javaeeでお願いします。 過去のJava EE Advent Calendar Java EE Advent Calendar 2014 Java EE Advent Calendar 2013 Java EE Advent Calendar 2012 Java系 2015 Advent Calendar Java Advent Calendar JavaFX Advent Calendar
Java EEアプリケーションの開始
This tutorial needs a review. You can edit it in GitHub following these contribution guidelines. このドキュメントでは、Java Enterprise Edition 6 (Java EE 6)仕様の一部として導入された、いくつかの機能について簡単に紹介します。新機能を説明するため、このチュートリアルでは、エンティティ・クラス向けのEJB 3.1ステートレス・セッションBeanファサードを含む、単純なJava EE Webアプリケーションを作成する方法を示します。エンティティ・クラスとセッションBeanを生成するため、IDE内のウィザードを使用します。ウィザードで生成されるコードでは問合せを使用します。この問合せは、JPA 2.xの一部で、Java EE 6仕様に含まれるCriteria API
Theanoによる雑音除去自己符号化器の実装 - 人工知能に関する断創録
この記事はDeep Learning Advent Calendar 2015の9日目です。 Theanoによる自己符号化器の実装（2015/12/3）の続き。 今回は自己符号化器を継承して雑音除去自己符号化器（Denoising autoencoder）を実装した。 ソースコード全体はここ。 自己符号化器は入力をもとの入力に戻すような写像を学習する手法だったが、雑音除去自己符号化器はもっと過酷で雑音（ノイズ）を付与した入力を雑音のない状態に戻せという一見すると無茶な要求を最適化アルゴリズムにつきつける。MNISTの例だと左のようなノイズが入った画像（画像クリックで拡大）を右のようなノイズがない画像に戻す写像を学習させる。最適化アルゴリズムにこういう制約を課すだけでよりロバスト性の高い特徴が自動的に学習できるという。 ノイズ付与 ノイズ付与の方法はいろいろあるらしいがランダムにマスキングす
Recurrent NNで文書のポジネガ判定する（モデル考案編） - もちもちしている
この記事はDeep Learning Advent Calendar 7日目の記事です． 準備が大変なので前後半にわけてやりたいと思います．前半はモデルの考案と考えてる応用先について書きます． はじめに Deep Learningは画像認識や音声認識で多大な成果を挙げていますが，自然言語処理の分野でも大きな変化をもたらしたと思っています．現に，評判分析や機械翻訳などでDeep Learningを用いた手法は他を圧倒する成果を挙げています． そのため，機械学習で自然言語処理に取り組んでいる私にとっても，Deep Learningによる自然言語処理がとても熱いです． 今回は実験として，Deep Learningの一つであるRecurrent NNを使い，文書が肯定的(Positive)なのか，否定的(Negative)なのかを分類する感情分析をやってみたいと思います． 感情分析ではRecurs
Java開発者のための関数プログラミング
本書はオブジェクト指向プログラミングに慣れ親しんだ読者を対象に、関数プログラミングの手法や考え方の一端を紹介する書籍です。Javaによるサンプルコードを例に、関数プログラミングの実用的で実践しやすい内容を紹介します。Javaプログラマだけでなく、他のオブジェクト指向プログラミング言語のユーザーにも参考になる内容でしょう。なお本書はEbook版のみの販売となります。 本書のサンプル（序文〜1章、ePUB形式、363KB） 序文 「Java開発者のための関数プログラミング」へようこそ 本書で使用されている表記規則 本書に関するお問い合わせ 謝辞 1章 なぜ関数プログラミングなのか 並列プログラミングが得意でなければいけない たいていのプログラムは単なるデータ管理問題 関数プログラミングはよりモジュール的 より迅速に開発しなければいけない 関数プログラミングは簡潔さへの回帰 2章 関数プログラミ
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