News¶ 2019/12/06: 講義資料Ver 1.1を公開(2019年度版) 2018/12/17: 講義資料Ver 1.0を公開(2018年度版) 本講義資料について¶ 本ページは 日本メディカルAI学会公認資格:メディカルAI専門コースのオンライン講義資料(以下本資料) です. 本講料を読むことで,医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます.本資料は全てGoogle Colaboratoryというサービスを用いて執筆されており,各章はJupyter notebook (iPython notebook)の形式(.ipynb)で以下のリポジトリにて配布されています(notebooksディレクトリ以下に全ての.ipynbファイルが入っています): japan-medical-ai/medical-ai-course-materials 想定受講者¶ 受
「カワイイ」可視化し潜在要望を発見 SNSの浸透などで消費が多様化と細分化を続けるなか、企業が精度高く施策を打つためには、データの分析と活用がますます重要になっている。一方でデータは氾濫(はんらん)と呼べるまでに膨大で、ただ並べて見るだけでは課題解決にならない。 そこで、データを法則化し、打つべき施策を明確化するデータサイエンティスト(DS)の存在がファッション業界でも注目され始めた。ITを駆使して統計解析やデータマイニング(パターンや事実の採掘)ができる能力に、ビジネスや市場トレンドなどにも精通している必要がある。ファッション企業に勤めるデータサイエンティストに役割の重要性を聞いた。 (疋田優) TSIホールディングス事業戦略本部マーケティング室長渡井裕司さん TSIホールディングスの渡井裕司事業戦略本部マーケティング室長は、DSとアナリストを兼ねた存在。ニールセンカンパニーでアナリスト
こんにちは、機械学習エンジニアの岸本です。マイクロアドのシステムにおいて、機械学習などデータ解析が関わる部分の研究開発を行っています。 学生時代は、医用画像を対象とした医師の診断を支援するシステム (Computer-Aided Diagnosis; CAD) の研究開発を行っていました。マイクロアドに入社してからは、画像解析や広告配信のログを対象とした機械学習を行ってきましたが、最近では主に自然言語処理を行っています。 広告配信をユーザへの広告のレコメンドと捉えると、ユーザに対してWebページの閲覧履歴などから、「何にどれだけ興味があるか」を定量的に評価することが重要です。そこでWebページに記載されている内容から、トピックを推定したり重要なキーワードを抽出したりすることが必要になってきます。マイクロアドでは、こういったところで自然言語処理を活用しています。 自然言語処理においてWiki
About 2-3 months ago, I encountered this library: Torchtext. I nonchalantly scanned through the README file and realize I have no idea how to use it or what kind of problem is it solving. I moved on. Last week, there was a paper deadline, and I was tasked to build a multiclass text classifier at the same time. I was slightly overwhelmed. I have started using PyTorch on and off during the summer. S
はじめまして、河合俊典(ばんくし、@vaaaaanquish)と申します。 普段はヤフー株式会社にて、検索やレコメンド、異常検知などの機械学習システム関連業務に携わる、いわゆる「機械学習エンジニア」と呼ばれる仕事をしています。 私は、技術研鑽(けんさん)の傍ら、はてなブログやテックイベントなどで、自分が持っている技術やキャリアについて、たびたび発信しています。本記事では、技術やキャリアに対する私自身の考え方と、それらを発信する先に理想としている世界観を、皆さんに伝えることができればと思っています。 若輩者ではありますが、何卒よろしくお願いします。 ライフステージの変化に対応するため「今やる」人であり続ける ギリギリで対応するライフステージの変化 マネージメント職への転身も技術知識の収集が支える ギリギリでも乗り越えられるように技術を蓄える 基盤となる知識をさまざまな分野から何度でも学んで深
EF15形は高性能な電気機関車であったが、引き出し性能が蒸気機関車に劣ると誤解されていた。 誤った運転方法により本来の性能を引き出せていなかったのである。 (spaceaero2 [CC BY 3.0], ウィキメディア・コモンズより) こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 WEBサイトは RailsやSpringなどの「本体部分」だけでは完結しません。レポート作成・データ更新などの細かい処理も必要です。 過去にはこうした用途にはBashがよく使われました。しかし、Bashは落とし穴が多かったり、クラスなどの抽象化機能がなかったりして、規模が大きくなると辛くなります。 そこで、Bashの代替候補に挙がるのがPythonです。エムスリーでもかつてはBashを使っていましたが、現在は新規案件にはPythonを推奨しています。 しかし、実際にPythonで書き直そ
AIでテレビショッピングの問い合わせ電話数を予測 効果的な番組制作に活用――キューサイ、NTTデータらが効果検証 キューサイは、NTTデータ、NTTデータ経営研究所と共同で、テレビショッピング番組の内容から視聴者の問い合わせ電話数を予測するAIモデル「nAomI」を開発。nAomIによる効果予測を番組制作に活用した結果、問い合わせ電話数が27.6%増加したという。 キューサイは2018年11月13日、NTTデータ、NTTデータ経営研究所とともに、効果的なテレビショッピング番組の制作に向けて、番組内容から視聴者の問い合わせ電話数を予測するAI技術を開発し、実際の問い合わせ電話数を増加させる効果を検証したと発表した。 ヘルスケア商品やスキンケア商品などの事業を展開するキューサイグループでは、顧客起点に注力し、特にテレビショッピング番組制作では、顧客に“楽しい体験”を提供して、結果として商品の魅
前書き 皆さんはChaliceをご存知でしょうか、自分はこのサービスを知ったとき 軽くカルチャーショックを受けました。いままでAWSのサービスを立ち上げる時はインフラを構築して サービスの開発というステップが必要でした。CloudformationやAWS CLIを使えばある程度自動化できたのですが、設定ファイルは必要でした。それがChaliceを使うとコードの記載とインフラの設定が同時にできるのです。 本記事では最も基本的な使い方であろう WebApiのサーバーレスの開発・デプロイ方法について記載したいと思います。 環境 本記事の環境は - MacOS Mojave 10.14.1 - Python 3.6.7 - chalice 1.6.1 で作成しています。 Chaliceとは AWSがGithub上に公開しているPythonベースの Serverless Microframewor
Often times it happens that we fall short of creativity. And creativity is one of the basic ingredients of what we do. Creating features needs creativity. So here is the list of ideas I gather in day to day life, where people have used creativity to get great results on Kaggle leaderboards. Take a look at the How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers course in the Advanced mac
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