3分ですぐ使えるようになる！ベイズの定理の概要と計算方法まとめ
現在、多くの人が使用しているコミュニケーションツールの1つにメールがありますよね。最近は連絡にSNSを使用することが増えていますが、それでもメールは定番の連絡手段として、プライベートや仕事など多くの場面で使用されています。 そのメールに備わっている、いくつかの便利な機能の1つに迷惑メールのフィルタリング機能がありますよね。迷惑メールとは広告・勧誘などの不要なメール。それをフィルタリング機能は、迷惑メールと判定したら指定のフォルダに振り分けてくれます。 そして、この便利なフィルタリング機能の仕組みに使用されているのが、ベイズの定理です。詳しく覚えていなくてもベイズの定理について、学生時代に学んだ記憶がある人もいるかもしれません。そのベイズの定理は、最先端技術のAI（人工知能）の開発技術である機械学習にも応用されています。 しかし、AI（人工知能）に使われているといっても、ベイズの定理の計算自
AIは「学ばなくていい」！ ブーム終焉の「次」を起業家が明かした（AI SCHOLAR）
たとえば、スマホって、表面的な操作がわかれば、中で使われている数学を知らなくても使えるじゃないですか。同じように、MatrixFlowでもボックスの性質だけ知ってれば、誰でも使えるようなツールを目指しています。 得意な人や好きな人はやればいいと思うけど、難しいことを無理して勉強する必要はない、というのが僕の考えです。中で使われている数学や理論を一から勉強して構造を知ることより、技術をどのようにビジネスに応用させていくかを考えることの方が重要だと思ってます。 ──世間では、基礎的なところから勉強して土台を作らないと「なんちゃってAI人材」が大量生産されるなんて言われていますが、ある意味、真逆のスタンスですよね。 そうですね。機械学習をやりたい人はいくらでも勉強してもいいと思いますが、やりたくない人がお金を稼ぐことを目的として基礎の勉強をする意味は無いですよね。 AIブームは一度終焉を迎える
胸部X線画像で新型コロナ診断へ、AI企業らがニューラルネット公開
人工知能による新型コロナウイルス感染症の診断を目指す「COVIDネット」が公開された。訓練用のデータセットも提供されており、世界中の研究者の参加を促すことで開発を加速したい考えだ。 by Will Douglas Heaven2020.03.26 278 170 47 6 オープンソースのニューラル・ネットワーク「COVIDネット（COVID-Net）」が今週、公開された。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）検査用の人工知能（AI）ツールの実現へ向け、世界中の研究者による共同開発に役立つ可能性がある。 COVIDネットは、特に画像認識に優れたAIの一種である「畳み込みニューラル・ネットワーク（CNN）」である。ウォータールー大学のアレクサンダー・ウォン教授と助手のリンダ・ワン博士、カナダのAI企業ダーウィンAI（DarwinAI）らによって開発された。COVIDネットは、細菌感染症
新50ポンド札にアラン・チューリング コンピューターやAIの先駆者 - BBCニュース
イギリスの新しい50ポンド紙幣の肖像に、コンピューター科学の先駆者で暗号解読者のアラン・チューリング（1912～1954年）が採用されることが明らかになった。イングランド銀行（英中央銀行）総裁が15日、発表した。
SEからデータサイエンティストに転身 「考え方が全く違う」NEC社員が味わった苦労
AI（人工知能）人材の不足を受け、社内の研修プログラムなどを通じて転身を図るケースも増えてきた。しかし、機械学習や統計の知識がほとんどない状態でビッグデータの解析やAIアルゴリズムの作成などができるのか。5月28日に開催されたAI技術の専門イベント「NEC the WISE Summit 2019」で、SEから「AI人材」に転身したNEC社員が当時の苦労を赤裸々に語った。 NECが定義する「AI人材」は、業務内容によって（1）コーディネータ、（2）コンサルタント、（3）エキスパート、（4）アーキテクト、の4つに分類される。コーディネータはAIプロジェクト全体を統括するプロジェクトマネジャーのような役割を担い、コンサルタントはAI導入の目的を決める上流工程を担当する。エキスパートはAIモデルの作成や検証を行うデータサイエンティストのような立ち位置で、アーキテクトはAIの実装を担当するAIエン
アダルト画像をコンピュータはどう判別しているか
アダルト画像をコンピュータはどう判別しているか How Computers Find Naked People in Photos 私たちがふだんインターネットを利用するなかで、アダルトコンテンツは検閲されて、見れないようになっています。老若男女が日常的に使っているインターネットだからこその事情ですが、このシステムはどうなっているんでしょうか？ 今回のYouTubeのサイエンス系動画チャンネル「SciShow」は、アダルトコンテンツを判別するネット上の仕組みについて解説しています。 ネット上でアダルト画像はどう検閲されるか マイケル・アランダ氏：Googleで2017年3月以前にエンジニアの仕事をしていた方なら、少し変わった契約書にサインさせられたはずです。業務においてポルノ画像を含むアダルトコンテンツに触れることがあり、それに同意するというものです。 この方針は今では変更されましたが、こ
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/71762e78be72331ac96492b2337551ed398703d4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180426%2F20180426235611.jpg)
AI議員奮闘記！数学とPythonがもたらす政治イノベーションの可能性
民間ではAIへの注目が集まる中、特に遅れてしまっているのが行政や議会です。このアナログな業界に一石を投じるべく、私はAI議員になることを決意しました。今回は、私がAI議員としてAIを活用して行ってきた活動をお伝えできればと思い、政治山に寄稿させていただきました。 あまりに非効率な議会にフラストレーションを感じる 議会の仕事は、極めて非効率です。議員の主な仕事である本会議の質問は、ほとんどが事前に用意した原稿の音読です。議案の採決も事前に結果がわかっているため、「学芸会」だと揶揄されることもあります。そして、非効率なのは公開された会議に限ったことではありません。議案説明など非公式な会議でも、職員が原稿を音読しているだけで終わってしまいますし、資料は紙で届きます。ペーパレス化が進む民間とのギャップを感じ、次第にフラストレーションが溜まっていきました。 IBMのWatsonがクイズ番組で人間以上
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
プログラミング教育のさらに先、AIを活用するための人材育成とは
プログラミング教育のさらに先、AIを活用するための人材育成とは How to be a good friend with an AI 2016.10.23 Updated by Ryo Shimizu on October 23, 2016, 07:00 am JST 人間は生まれながらのサイボーグであるという説(Natural born cyborgs)があります。 この連載では前回、AI全盛時代には知能サイボーグ化した人間とそうでない人間の間に大きな格差が生まれる可能性を示唆しました。 また同時に、AIの出現は、写真器が出現したときに同様した画家たちと同様、それまで知能を売り物にしていた知的労働者はAIに仕事を奪われる可能性があり、それに対応するために画家がキュビズムやシュルレアリスムといった写真にはできない表現に挑戦したり、それとは逆にむしろ積極的に写真器を使いこなして新しい藝術を追
ビッグデータの2017年：AIやクラウド、IoTとの関わりはどうなる？--識者の予想
筆者のようなテクノロジライターには、ビッグデータ関連企業から次の年の業界動向に関する予想が多数送られてくる。これらを集めて通読し、何が述べられているかを調べるのは楽しい作業だ。予想の中には、完全に矛盾していて疑わしいものもあれば、2つ以上の予想が互いに補強し合って、分析に対する信頼度が高まっているものもある。 知見の抽出 筆者が好んでやるのは、複数の予想を結びつけ、全体像を理解するための分類軸となるテーマを探すことだ。この作業を行うと、表面的には矛盾して見える項目に、より深いレベルで光が当たることもあるし、一定の共通認識が浮かび上がってくる場合もある。もちろん、共通認識となっている予想が必ず当たるとは限らないが、少なくとも業界のリーダーが考えていることや、今後のトレンドがどのようになりそうかということについて多角的に把握することができる。 2017年に向けての予想では、業界の変化が大きく扱
アクティブコア、機械学習／人工知能（AI）活用により、個々のユーザーに合わせた「メール配信時間の最適化」を実現！
アクティブコア、機械学習／人工知能（AI）活用により、個々のユーザーに合わせた「メール配信時間の最適化」を実現！ コンピュータ・通信機器 データ分析・アクションで経営を支援する株式会社アクティブコアは、マーケティングクラウドソリューション「activecore marketing cloud」（アクティブコア マーケティングクラウド）」のメール配信機能に、新たに機械学習を活用した「メール配信時間の最適化」を実現する機能を追加しました。本機能はメール開封時刻や商品購入時刻といった、これまで蓄積されてきたデータを基に、顧客毎に最も好ましいとされる時刻にメールを自動送信することができるため、今まで以上に精度を高めたメール配信が実現可能となりました。 ～プライベートDMPに蓄積された情報から、一人ひとりに最適な時刻での自動メール配信を可能に～ データ分析・アクションで経営を支援する株式会社アクティ
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
TheWave
とは、二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちのコミュニティであり、プラットフォームです。 TheWaveとは、二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちのコミュニティであり、プラットフォームです。核になっているのは、TechWave塾改めTheWave湯川塾の塾長である湯川鶴章と、同塾の塾生OB・OGたち。ただ湯川鶴章と塾生に限定されるわけではなく、同じように二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちをも取り込んだ大きなコミュニティを目指します。 またプラットフォームとしているのは、このブログTheWave.jp上で同じような志を持った人たちの活動を記事として取り上げることで、そうした人たちの活動を支援したり、新しいプロジェクトの立ち上げを推進することを目指しているからです。
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人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？