実データが揃っているだけではAI人材の育成が進まない。メルカリの経営層向けにも導入されたデータに基づく意思決定を学べるキカガクの研修とは？
実データが揃っているだけではAI人材の育成が進まない。メルカリの経営層向けにも導入されたデータに基づく意思決定を学べるキカガクの研修とは？ 人工知能・機械学習を含めた最先端技術に関する教育事業を展開する株式会社キカガク（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：吉崎 亮介）が設計した新しい方式の研修を、株式会社メルカリ（本社：東京都港区、代表取締役CEO：山田 進太郎）の経営層向けに実施いたしました。AI人材を育成する試みは日本の施策としても近年注目されている一方、現場で本当に活躍できる人材の育成が難しいという課題が挙げられています。本プレスリリースでは、この現場思考のAI人材の育成が難しい課題と、今回の研修が解決した課題を報告します。 メルカリ社 山田CEOをはじめとした経営層の方とキカガク講師との集合写真 データ解析を主とするAI人材の育成には実データの存在が欠かせないと言われており、Ka
熟練者の意図を学習し、意思決定を模倣するAI技術を開発
NEC は、熟練者の過去の行動履歴データから、その卓越した認知・判断に基づく意図を意思決定モデルとして学習し、高度なスキルが要求される業務を大幅に効率化するAI技術を開発しました。本技術を、属人的な業務の意思決定プロセスに適用することにより、業務負荷を大幅に軽減することができ、業務スピードの大幅な向上が可能となります。 本技術は、逆強化学習(注1)のフレームワークをNEC独自のアルゴリズムで拡張し、従来、技術者が行っていた意思決定モデルの構築を自動化します。人手では定式化が困難な意思決定問題に対して、熟練者の過去の行動履歴データから意思決定モデルを作成することで、熟練者と同等の判断を迅速かつ自律的に導き出します。本技術は、主に以下の領域に対して適用が可能です。
距離学習（Metric Learning）入門から実践までこんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。距離学習 (metric learning)について勉強... 今回は、深層距離学習（Deep Metric Learning）のSiamese Networkと損失関数のContrastive Lossについて勉強したので、備忘録も兼ねて本記事を書きます。
お知らせ 2021/08/24 10:30：リーダーボードのボーダーライン表示に誤りがありましたため、以下の通り表示内容を修正いたしました。 金メダル獲得：10位以上（変更なし） 銀メダル獲得：42位以上 → 39位以上 銅メダル獲得：84位以上 → 78位以上 60%Line ：126位以上 → 117位以上 なお、実際に付与されておりますメダル・ポイントに誤りはございません。 ご迷惑をおかけしましたことお詫び申し上げます。 2021/08/13 17:20：入賞者様のご発表資料、提出モデルのソースコードの一覧が公開されました。 2021/07/01 10:10：フォーラム活動賞、Web記事賞表彰者が確定しました。詳細はフォーラムをご確認ください。 2021/06/30 11:30：入賞者が確定しました。 2021/06/18 20:00：第５回のLIVE評価結果が確定し、最終評価が
Deep Learning入門
はじめてDeep Learningに触れる方を対象に、Deep Learningの基礎とポイントをできるだけ分かりやすく解説します。
PPSのメリット 先の通り、二次関係𝑦=𝑥² の相関係数は0となりますが、PPS は𝑥から𝑦が0.67 、𝑦から𝑥のPPSは0となります。相関では関係の有無がわからない非線形関係もPPSなら検出することができます。 ブログでは、kaggle「タイタニック生存予測」での比較例も示されていました。 『「中程度の負の相関（-0.55）」があったTicketPriceとClass（客室クラス）のPPSをみると「TicketPriceはClass （客室クラス）の強い予測因子（0.9PPS）、Class （客室クラス）はTicketPriceを0.2PPSで予測するだけ」という関係にあった』とあります。 ※Datasetのカラム名 Fare⇒TicketPrice,Ticket⇒TicketID,Pclass⇒Class,Embarked⇒Portに変えてる? TicketPriceでC
SFC-GC
■ 本講座の位置づけ 何らかの事業を起こすにしろ、会社に入るにしろここから先の時代においてデータドリブンな分析力、問題解決力、データ利活用に対する皮膚感覚的な理解は不可欠である。 本講座は、高校1-2年程度の数学の知識、スキル、Excelで基本的なことができる程度の素養はあるが、データ分析、データの利活用についてさして経験のあるわけではない人に対して、データの大切さと力、分析の楽しさを実感してもらうことを通じ、現代社会を生き抜くため最低限、基礎となるデータリテラシー、データで考える力を身につけてもらうことを目指す。 ■ 身につけてもらうことを目指す技能 - データ社会に対するパースペクティブ - 各種関連バズワードの適切な理解 - データの意味合いを理解するための基礎となる力 - データに騙されないようになるための基礎となる力 - 数字のハンドリング力、数量的分析力 - 基本的な問題解決能
国内で情報技術（ＩＴ）分野のエンジニアの獲得競争が激化している。自動運転への対応を迫られる自動車メーカーをはじめデジタル化の加速に伴い、さまざまな産業で人工知能（ＡＩ）など従来手掛けてこなかった先端技術の取り込みが課題となっているためだ。 東京・日本橋のとあるオフィス。カジュアルな服装の従業員が立ち乗りの電動二輪車で指定された通路を動き回る。 トヨタ自動車傘下で自動運転技術や実験都市（スマートシティー）の開発などを手掛けるウーブン・プラネット・ホールディングス（ＨＤ）の本社にはソファやハンモックのほか卓球台やゲームなど娯楽道具もあちこちに置かれている。
ものづくりや社会のGOODに役立てる。
異なるデータがさまざまに組み合わされ、新しい価値が生み出されていくビッグデータ時代。その基となるデータの中でも学術や政府のデータは社会の発展につながることから、世界的にもオープン化が進められている。ではオープンデータはどうイノベーションを実現していくのか、また具体的にどのように問題解決したり、社会の「GOOD」に役立てたりすることができるのか──今回はものづくりや社会をもっとよくしようという視点からデータの公開・活用を進める、2つの取り組みを紹介する。その1つ、つくば市にある国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）を訪ねた。 答える人：谷藤幹子 センター長 （物質・材料研究機構） たにふじ・みきこ。国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）材料データプラットフォームセンター（DPFC）センター長。国際学修士。物理系学術誌刊行協会 事務局長補佐として、物理分野の英文オンラインジャー
Stock predictions with state-of-the-art Transformer and Time Embeddings
Photo by Morning Brew on UnsplashIn my previous post, I have shared my first research results for predicting stock prices which will be subsequently used as input for a deep learning trading bot. While upscaling my datasets to thousands of equity tickers equating to almost 1…
GPT-2 Test the whole generation capabilities here: https://transformer.huggingface.co/doc/gpt2-large Pretrained model on English language using a causal language modeling (CLM) objective. It was introduced in this paper and first released at this page. Disclaimer: The team releasing GPT-2 also wrote a model card for their model. Content from this model card has been written by the Hugging Face tea
Build a Career in Data Science
You are going to need more than technical knowledge to succeed as a data scientist. Build a Career in Data Science teaches you what school leaves out, from how to land your first job to the lifecycle of a data science project, and even how to become a manager. about the technology What are the keys to a data scientist’s long-term success? Blending your technical know-how with the right “soft skill
RO-Crate 1.0
RO-Crate Metadata Specification 1.0 Permalink: https://w3id.org/ro/crate/1.0 Status: Recommendation JSON-LD context: https://w3id.org/ro/crate/1.0/context This version: https://w3id.org/ro/crate/1.0 Previous version: https://w3id.org/ro/crate/0.2 Published: 2019-11-15 Publisher: researchobject.org community Cite as: https://doi.org/10.5281/zenodo.3541888 (this version) https://doi.org/10.5281/zeno
2020年新年最初の投稿です 色々とPython製のライブラリについて調べていたら、仕事でも使えそうなライブラリを見つけたので、今回はそれを試してみます。 地名から座標を割り出す今回はジオコーディングの一種でもある地名や住所から座標を割り出してくれるPython Geocoderというのを使っていきます。Geocoderというものは、多言語にもあるライブラリだそうです。 Geocoderの特徴は、複数のマップサービスのAPIを統一されたスキーマや文法などで代わりに呼び出してくれます。 約30個近くのマップサービスに対応しており、GeocoderからGoogleMap、OpenStreetMapとあらゆるマップサービスからマップの情報を引き出してくれます。 ちなみにGoogleMapなどはAPI Keyが必要ですが、API Keyを設定していなくても、API Key不要なOpenStreet
Download our executive summary for a profile of today's working data scientist and their tools
MDR Schemaは、物質・材料研究機構(NIMS)が運営する材料データリポジトリ「Materials Data Repository (MDR)」が採用するメタデータスキーマです。MDRは、材料データプラットフォームDICEが提供するサービスの一つで、公的研究資金による研究成果を公開することで、新たな研究に繋げることを目的とするリポジトリサービスです。研究論文や、論文に付随する研究データ、および研究に資するプログラムなど、公知となった成果にDOIを付与して公開しており、データの引用やダウンロードが可能です。 MDRの詳細については、DICEのWebサイトをご覧ください。 MDR Schemaは、MDRでのデータ登録や検索の利便性の観点から、論文や研究データを登録する際に必要とする最低限のメタデータ項目を定義しています。本スキーマは、材料科学の幅広い分野からフィードバックを得ることを目的
今後拡大するAI、機械学習の市場でDataRobotこそが主役となる DataRobotの日本法人のカントリー・マネージャー 原沢 滋氏 DataRobotは2012年に設立、2013年には開業資金として330万ドルを調達した。DataRobotはその後何ら製品をリリースせず、ステルスモードで活動。2015年にやっと、機械学習自動化プラットフォームをリリースする。製品提供前から十分な活動資金を調達しており、当初からDataRobotの技術に対する投資家からの高い期待があったことがうかがわれる。 製品提供以降も、DataRobotは毎年のように資金を調達している。2018年にはシリーズDまで進み1億ドルの資金調達を達成、2019年9月にはシリーズEで2億500万ドルを調達し、資金総額は4億3100万ドルに達した。調達資金はAutomated Machine LearningやAutomate
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【深層距離学習】Siamese NetworkとContrastive Lossを徹底解説｜はやぶさの技術ノート
日本取引所グループ ファンダメンタルズ分析チャレンジ | SIGNATE - Data Science Competition
「相関係数よ、安らかに眠れ」～ 新たなスコアPPSの紹介 - Qiita
国内でＩＴ人材獲得競争過熱、年収3500万円提示も－車や電機で需要増
https://github.com/oreilly-japan/data-science-on-aws-jp/tree/main/workshop
openai-community/gpt2 · Hugging Face
Pythonで地名から住所と座標を割り出すジオコーディングを試してみる
State of Data Science and Machine Learning 2021
GitHub - nims-dpfc/mdr-schema: MDR Schema
「AI民主化」のための汎用プラットフォームを提供するDataRobotの戦略