デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
江戸名所百人美女 | NDLイメージバンク | 国立国会図書館
江戸名所百人美女美人画 歌川国貞 江戸後期に活躍した浮世絵師、歌川国貞（三代歌川豊国）による美人画の揃物『江戸名所百人美女』です。 大判の錦絵の中央に国貞が美人画を、画面内の四角い枠内に門人国久が江戸の名所を描いた共作であり、安政4（1857）年から5年にかけて制作されました。「百人」と銘打たれていますが、シリーズ全体では101枚確認されています。ここにあるのは「神楽坂」「するがだい」等を欠いた81枚です。 吉原の遊女や霞ヶ関の大名家の姫君をはじめ、あらゆる階級の女性を描いており、当時の女性の風俗を知る資料としても面白いシリーズです。また服をはだけさせて髪を洗う女性（「今川橋」）やぬか袋で顔を洗う女性（「御殿山」）等、色気のある表現も見られます。
地図作成のための機械学習用データセット（ＧＳＩデータセット）
概要 ＧＳＩデータセット（愛称。正式名称は「CNNによる地物抽出用教師データセット」。以下、「本データセット」といいます）は、地上画素寸法20cm級の空中写真画像を対象として、画像内に写っている地物の範囲を、セマンティックセグメンテーションという手法で抽出する際に用いる機械学習用のデータセットです。道路や建物といった、多くの研究で取り組まれている主要な地物だけでなく、高塔や水制といったマイナーな地物や、広葉樹林や針葉樹林などの自然植生、水田や畑などの既耕地も対象としています。 本データセットは、国土地理院の特別研究「ＡＩを活用した地物自動抽出に関する研究（平成30年度～令和４年度）」の研究成果として作成されたものです。このデータセットを使って学習させたモデルによる地物抽出性能が一定以上（抽出性能の評価に用いられる一般的な指標の一つであるＦ値という値が0.600以上となったもの。：当初はＦ≧
国際日本文化研究センター | 怪異・妖怪伝承データベース
このデータベースには、日本民俗学の文献から集められた怪異・妖怪伝承についての35,257件の書誌情報が入っています。
SceneNet RGB-D: Photorealistic Rendering of 5M Images with Perfect Ground Truth
Dyson Robotics Lab at Imperial College, Department of Computing, Imperial Collge London Example renders sampled from the dataset. We are able to render large variety of such scenes with objects sampled from ShapeNets and layouts from SceneNet. We introduce SceneNet RGB-D, expanding the previous work of SceneNet to enable large scale photorealistic rendering of indoor scene trajectories. It provide
About – Waymo Open Dataset
The field of machine learning is changing rapidly. Waymo is in a unique position to contribute to the research community, by creating and sharing some of the largest and most diverse autonomous driving datasets. The 2024 Waymo Open Dataset Challenges are live! Check out the WOD Challenges on Motion Prediction, Sim Agents, 3D Semantic Segmentation, and Occupancy and Flow Prediction. The field of ma
KDD Cup 1999 Data
Abstract This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-99 The Fifth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. The competition task was to build a network intrusion detector, a predictive model capable of distinguishing between ``bad'' connections, called intrusions or attack
はなせんせ | 花の正しい名前を聞く・調べるなら ― やっぱり、はなせんせ！
この花なあに？…はなせんせで聞いてみよう！花や草木の写真を投稿すると全国の会員が答えてくれる無料サイト。 国内最大規模のWeb植物辞典「花ペディア™」は使い応えたっぷり♪プロ御用達『日本花名鑑』完全収録のデータベース40万余件が検索無料！わかったあなた♪教えてあげてね！
Dataset list - A list of datasets and annotation tools
A multitask benchmarking framework comprising complementary data modalities at a city-scale size, registered across different representations, and enriched with human and machine generated annotations. 27,745 high-resolution 360° images with human-curated annotations, 3D point clouds from: aerial and street-level LIDAR, Structure-from-Motion and Multiview-Stereo reconstructions, geo-anchored based
HDR+ burst photography dataset - details
HDR+ Burst Photography Dataset - Details Dataset accompanying the paper: Burst photography for high dynamic range and low-light imaging on mobile cameras Samuel W. Hasinoff, Dillon Sharlet, Ryan Geiss, Andrew Adams, Jonathan T. Barron, Florian Kainz, Jiawen Chen, and Marc Levoy ACM Transactions on Graphics (Proc. SIGGRAPH Asia 2016), 35(6), 12 pp. For a quick overview of the dataset, see the galle
40代前半男性の所得中央値
2017年の『就業構造基本調査』の結果が公表されました。昨日の14：30でしたが，私は10分ほど前からパソコンの前にへばりついて，今か今かと待っていました。 http://www.stat.go.jp/data/shugyou/2017/index.html このブログでは幾多の官庁統計を分析していますが，『就業構造基本調査』は最も活用しているものの一つです。この調査の目玉は有業者の所得を調査していることで，所得をキーにしたクロス集計表も多数アップされています。性別・年齢層別の所得分布，所得階層別の未婚率など，いろいろなことを明らかにできます。 本調査でいう所得とは，「賃金，給料，手間賃，諸手当，ボーナスなど過去１年間に得た税込みの給与総額」をいいます（用語解説）。税引き後の年収とは区別される概念です。 私は，2017年のデータが公表されたら，今の自分の世代の所得がどうなっているかをまず明
SID | AI Tribune
See-in-the-Dark (SID) is a dataset for training and benchmarking single-image processing of raw low-light images. The dataset contains 5094 raw short-exposure images, each with a corresponding long-exposure reference image. Multiple short-exposure imagescan correspond to the same long-exposure reference image. The number of distinct long-exposure reference images in SID is 424. The dataset contain
統計情報：農林水産省
農林水産基本データ農林水産業に関する主要なデータ（自給率、労働力、生産量など）について、直近のデータを毎月1日現在で掲載しています
🎁 Releasing “Supervisely Person” dataset for teaching machines to segment humans | HackerNoon
🎁 Releasing “Supervisely Person” dataset for teaching machines to segment humans by@deepsystems Hello, Machine Learning community! We are proud to announce Supervisely Person Dataset_._ It’s publicly available and free for academic purposes. For AI to be free we need not just Open Source, but also a strong Open Data movement. — Andrew Ng We absolutely agree with him. And let us extend this idea.
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PetFace: A Large-Scale Dataset and Benchmark \\for Animal Identification
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Introducing the HDR+ Burst Photography Dataset
