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出遅れたニッポンAI、3タイプの人材確保を急げ
まずは図を見てほしい。これは人工知能（AI）の研究に熱心な企業・大学・団体がどこかを示したものだ。AI関連技術で最高峰とされる国際学会「NIPS（Neural Information Processing Systems） 2017」（2017年12月に開催）で採択された論文数で上位40に入った企業・大学・団体の一部をまとめた。 AIの国際学会「NIPS」の論文採択数で上位40に入った企業・大学・団体の例。このうち米大学は上位4校のみを挙げたもので、実際には米大学が上位40の半数を占める AI分野の論文採択数が多い企業・大学は、米グーグル（Google）および同じグループに属する英ディープマインド（DeepMind）、米マイクロソフト（Microsoft）、米IBM、米カーネギーメロン大学（CMU）、米マサチューセッツ工科大学（MIT)である。これらに英国、スイスなどの欧州勢や中国勢が猛追
プログラマーじゃない人が始める人工知能: ScipyとMatplotlibを使ってデータの近似モデルを構築する - WEIRD
エクセルでええやんっていうツッコミは禁止。 「プログラマーじゃない人が始める人工知能」の各記事はこちら。 【目次】 データを整形する 近似モデルを構築する 描画する データを整形する いよいよ機械学習にとりかかる。 オライリー先生の第1章では、架空の会社のデータを使って学習する。用意されているのは、架空会社の時間毎のWebリクエスト件数データだ。会社のインフラは、時間あたり100,000件のWebリクエストを超えると処理しきれなくなるので、いつの時点で100,000件を超えるのかを予測する。 まずはデータを用意する。Githubに落ちているので、"Raw"ボタンを右クリック保存。 データの中身はこんな感じ。(項目名称は筆者が追加) 時間 アクセス件数 1 2272 2 nan 3 1386 4 1365 5 1488 6 1337 7
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