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再エネTF資料のロゴ問題について｜飯田泰之
規制改革を担当する河野太郎大臣の説明では「チェックの不備」であり，ファイル自体が有害なもの（ウィルス？）などではないとのことですが...…そういう話じゃないんです． 内閣府規制改革推進室の記者会見については以下の記事でまとめられていますが．．． 前置き 内閣府で規制改革関連の案件を扱う部署が規制改革推進室です．同部署の主要な業務，そして内閣府における規制改革関連の会議体が規制改革推進会議です． 私は2016年から2019年まで内閣府規制改革推進会議の委員でありました．農業ワーキンググループ（以下WG，のちに農林WG）を中心に，保育・雇用WG，投資WG，規制改革ホットライン担当などを経験しました．農林WGでは座長として，農業用ドローン，都市でのいわゆる「野菜工場」（建屋内水耕栽培施設），森林経営管理，木造建築などの規制改革を議論しました． 現在話題のTFは担当部局は規制改革推進室ですが，規制
内閣府規制改革推進室 @cao_kisei 【内閣府よりご報告】 再生可能エネルギータスクフォースについてご報告です。 昨日開催の同タスクフォース資料3-2、及び昨年12月25日開催の資料4-2について、中国企業の透かしが入っているとの問い合わせをいただきました。 （1/3） 2024-03-23 19:40:02 内閣府規制改革推進室 @cao_kisei 内閣府において事実確認を行ったところ、こちらは同タスクフォースの民間構成員の大林ミカ氏により提出された資料でありました。 事務局より大林氏に確認したところ、大林氏が事業局長を務める自然エネルギー財団の数年前のシンポジウムに (2/3) 2024-03-23 19:40:20 内閣府規制改革推進室 @cao_kisei 中国の当該企業関係者が登壇した際の資料の一部を使用したところ、テンプレートにロゴが残ってしまっていたとのことでした。な
再生可能エネルギーに関する規制見直しを目指す内閣府のタスクフォース（ＴＦ）に中国の国営企業のロゴマークが入った資料が提出された問題で、資料を提出した公益財団法人「自然エネルギー財団」の大林ミカ事業局長は２７日の記者会見で、ＴＦに入った経緯について、河野太郎規制改革担当相の推薦だと語った。 大林氏は同日、ＴＦ民間構成員を辞任したと発表。大林氏は「あまりにも不注意だった。多くの方々を混乱させた」と陳謝。辞表は２７日、ＴＦ事務局を通じて河野氏に提出、受理されたという。 また、大林氏は資料にロゴが入ったのは事務的なミスだとして「他国の影響下にあるとか、国のエネルギー政策をゆがめているとかいったこととは一切無縁だ」と釈明した。 過去に財団が開いたシンポジウムに参加した国家電網側から提供された資料を引用した際のミスで、ロゴだけが編集ソフトのテンプレート（ひな型）に残ったのが原因だと説明した。「他国の政
マルチバックエンドKerasの終焉、tf.kerasに一本化：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 Kerasの公式サイト「keras.io」が完全リニューアル。Kerasのインストール方法やkerasモジュールのインポート方法に関する説明が変わった。「tf.kerasに一本化」とはどういうことなのかを解説する。
手を洗う救急医Taka on Twitter: "上先生の図ではなぜか日本だけ縦軸が10倍に引き伸ばされているのですが、これを揃えると「日本は増えているといっても他の先進国から見れば微々たるものである」という知見を得ることになります。 著作権は放棄しますので、今後はどうぞこちら… https://t.co/cjdgGUb5tf"
上先生の図ではなぜか日本だけ縦軸が10倍に引き伸ばされているのですが、これを揃えると「日本は増えているといっても他の先進国から見れば微々たるものである」という知見を得ることになります。 著作権は放棄しますので、今後はどうぞこちら… https://t.co/cjdgGUb5tf
Terraform v1.4でのTF_PLUGIN_CACHE_DIRと.terraform.lock.hclの挙動変更 - Qiita
はじめに Terraform v1.4がリリースされました。 上記のアナウンスでは特に言及されてないのですが、v1.4のUpgrade Guideに以下のような記載があり、TF_PLUGIN_CACHE_DIRと.terraform.lock.hclの組み合わせの挙動が若干変更になっています。 Provider caching during terraform init This change affects those who rely upon global provider caching and not the dependency lock file. terraform init now ignores entries in the optional global provider cache directory unless they match a checksum alr
龍安寺の歌 on Twitter: "本屋で見かけたアンケート、本屋でやったらそらそうなるやろみたいな感じで面白かった https://t.co/lOLh7tf7BV"
本屋で見かけたアンケート、本屋でやったらそらそうなるやろみたいな感じで面白かった https://t.co/lOLh7tf7BV
Blackview 端末裏面のケースの取り外し方法 sim カード 入れ方 TFカード Micro SDカード 入れ方 交換方法 ブラックビュー simcard A60 Pro
Blackview A60 Proの端末裏面のケースの取り外し方法を記載したいと思います。 自分はMicroSDカード入れようとしたのですが、端末裏面のケースの取り外し方法がわからなくてしかも説明書にも記載されていなく悪戦苦闘してようやく開きました(笑) まずは透明のケースが付いている方は透明のケースを外します。この透明のケースは簡単に外せます。 📱傷をつけないように慎重に開ける📱 次にこのBlackview A60 Pro端末の端っこの所を両手の爪で引っ掛けて両手で左右に開きます。 開かなかったら最初だけマイナスドライバーでこじ開けて、後は手で開きます。(傷が付くのであまり無理せず力を入れずにコツが掴めれば力を入れなくても簡単に開きますので、端末本体を傷つけない程度に無理せず爪を引っ掛けます) 何かとがっているもの(マイナスドライバーや針など)を使ってもいいのですが、傷をつけてしまう
# ------------------------------ # Variables # ------------------------------ # プリフィックスを設定 variable "prefix" { default = "tf-pg" } # プロジェクトを識別する一意の識別子を設定 variable "project" { default = "terraform-playground" } # プロジェクトのオーナーを設定 variable "owner" { default = "shun198" } # ------------------------------ # Terraform configuration # ------------------------------ terraform { # tfstateファイルを管理するようbackend(
高木ムー on Twitter: "人権団体ですらこれが差別だとわからないんだから、もう男女というかリベラル＆ツイフェミと社会との分断は修復不可能なところまで来てるってことだよね。やられたほうは明らかな差別だと感じているのに、やってるほうは理由をこねて正しい行いだと… https://t.co/tF5py432wK"
人権団体ですらこれが差別だとわからないんだから、もう男女というかリベラル＆ツイフェミと社会との分断は修復不可能なところまで来てるってことだよね。やられたほうは明らかな差別だと感じているのに、やってるほうは理由をこねて正しい行いだと… https://t.co/tF5py432wK
［ＴＦペイメントサービス株式会社］当社処理に起因する交通系ＩＣカード使用不能事象に関するお詫びとお知らせ｜お知らせ｜企業情報｜TOPPANエッジ株式会社
当社処理に起因する交通系ＩＣカード使用不能事象に関するお詫びとお知らせ 2019年10月9日 ＴＦペイメントサービス株式会社 このたび、トッパンフォームズグループのＴＦペイメントサービス株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：末永京吾、以下「ＴＦＰＳ」）が行った交通系電子マネー取引データ送信処理において発生した手違いに起因して、一部の交通系ＩＣカードが使用不能となる事象が発生いたしました。 本件につきまして、ご利用者様をはじめ関係各位に多大なるご迷惑をおかけしましたことを深くお詫びするとともに、影響範囲等について以下のとおりお知らせいたします。 【影響範囲について】 2019年10月5日（土）23:00～23:30にＴＦＰＳの決済ゲートウェイセンター※を介して決済処理が行われた交通系ＩＣカードの一部（630枚）です。 ※接続先店舗における各種電子マネー取引を処理し、電子マネー事業者各社
機械学習の勉強はここから始めてみよう。ディープラーニングの基盤技術であるニューラルネットワーク（NN）を、知識ゼロの状態から概略を押さえつつ実装。さらにCNNやRNNも同様に学ぶ。これらの実装例を通して、TensorFlow 2とKerasにも習熟する連載。 第1回 初めてのニューラルネットワーク実装、まずは準備をしよう ― 仕組み理解×初実装（前編）（2019/09/19） ニューラルネットワークは難しくない ディープラーニングの大まかな流れ 1データ準備 ・Playgroundによる図解 ・Pythonコードでの実装例 2問題種別 ・Playgroundによる図解 ・Pythonコードでの実装例 3前処理 ・Playgroundによる図解 ・訓練用／精度検証用のデータ分割について ・ノイズについて ・Pythonコードでの実装例 第2回 ニューラルネットワーク最速入門 ― 仕組み理解×
ぱるむ @YouenJotei3699 セガサターンのサンダーフォース5のスタッフロールにわたしの名前が実名で入ってます。 わたしはこのゲームの製作に関わっていました。 pic.twitter.com/Uy063nHeug 2021-01-26 21:20:35
以前、TF-2.0rc1でtf.kerasのMobileNet v2をfine-tuinginし、Post-training quantizationするノートブックを作った。 TF2.0がリリースされたので、このノートブックをもとにモデルを変換して、いろいろなTF-Lite model を比較してみようと思った。 TF2.0rc1でtf.kerasのMobileNet v2をfine-tuning、Post-training quantizationするnotebookを作ってみたので公開。 Google colabで実行可。 ・Weight quantization ・Float16 quantization ・Integer quantization ・Full integer quantization -> Edge TPU Modelhttps://t.co/18htw5SgFs
想田和弘 新作「精神0」・新刊「なぜ僕は瞑想するのか」「人薬」「下り坂のニッポンの幸福論」 on Twitter: "今朝の朝日新聞「耕論」に僕のインタビューが掲載されています。侵略者に攻められたときに、武力行使をするよりも、政治学者ジーン・シャープが提唱するように、国を挙げての組織的な非暴力抵抗を貫いた方が、国と民を守ることになるのではないかと… https://t.co/2tf01EmzM0"
今朝の朝日新聞「耕論」に僕のインタビューが掲載されています。侵略者に攻められたときに、武力行使をするよりも、政治学者ジーン・シャープが提唱するように、国を挙げての組織的な非暴力抵抗を貫いた方が、国と民を守ることになるのではないかと… https://t.co/2tf01EmzM0
【Python】自然言語処理で使われるTF-IDFと単純ベイズ分類器(Naive Bayes)について使いながら解説する - Qiita
概要 最近文書分類にはまっていまして、ただライブラリを振り回すだけではさみしいなと思い、自分の理解を深めることも兼ねて記事にしたいと思います。 自然言語処理にて文書分類を行う場合、大きく次のようなステップを踏みます。 文書の形態素解析 文書の定量化(ベクトル化) 定量化した文書によるモデルの作成 検証データによるモデルの評価 タイトルにもあるtf-idfは「2. 文書の定量化(ベクトル化)」、単純ベイズ分類器は「3. 定量化した文書によるモデルの作成」と「4. 検証データによるモデルの評価」で使用します。 今回は国会議事録検索APIにより抽出した国会の議事録を分類してみたいと思います。 具体的には上記APIを用いて2008〜2017年の過去10年分の国会の常任委員会の発言内容を学習させ、2018年の発言内容を与えたときに正しく委員会を分類できるかやってみたいと思います。今回の分類対象の委員
Linux KVM Virtualization Had Mistakenly Been Applying L1TF Workaround To Unaffected CPUs - Phoronix
Linux KVM Virtualization Had Mistakenly Been Applying L1TF Workaround To Unaffected CPUs Written by Michael Larabel in Virtualization on 19 May 2020 at 08:09 AM EDT. 17 Comments The all-important Linux Kernel-based Virtual Machine (KVM) code for open-source virtualization had mistakenly been applying its L1TF workaround for unaffected CPUs -- namely AMD EPYC CPUs -- for the past several months unt
GitHub - briefercloud/layerform: Layerform helps engineers create reusable environment stacks using plain .tf files. Ideal for multiple "staging" environments.
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AWS のリソースを Terraform ファイルに変換する『aws2tf』を使ってみる - 継続は力なり
タダです. AWS のリポジトリを見ていたら aws2tf というツールを見つけました. Terrafrom を使ってのリソース管理をし始めたのでどんな動きをするかを知りたくてこのツールを使ってみることにしました.この記事で aws2tf のツールをさらっていければと思います. aws2tf って？ 使用上の前提条件 サポートされているリソース aws2tf の実行 所感 まとめ aws2tf って？ このツールは AWS のアカウントの設定を読み込んで tf ファイルを生成するものです.ツールの中では terraform impot と terraform plan を実行して tf ファイルを作っているようです.記事を書いている時点では開発中のステータスです. Work in progress - please report any issues you find github.com
再エネTF資料のロゴ問題について｜飯田泰之
規制改革を担当する河野太郎大臣の説明では「チェックの不備」であり，ファイル自体が有害なもの（ウィルス？）などではないとのことですが...…そういう話じゃないんです． 内閣府規制改革推進室の記者会見については以下の記事でまとめられていますが．．． 前置き 内閣府で規制改革関連の案件を扱う部署が規制改革推進室です．同部署の主要な業務，そして内閣府における規制改革関連の会議体が規制改革推進会議です． 私は2016年から2019年まで内閣府規制改革推進会議の委員でありました．農業ワーキンググループ（以下WG，のちに農林WG）を中心に，保育・雇用WG，投資WG，規制改革ホットライン担当などを経験しました．農林WGでは座長として，農業用ドローン，都市でのいわゆる「野菜工場」（建屋内水耕栽培施設），森林経営管理，木造建築などの規制改革を議論しました． 現在話題のTFは担当部局は規制改革推進室ですが，規制
スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは？ ～ #AskTensorFlow より～：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 「スタンドアロンKerasとtf.kerasは何が違うのか？」「tf.kerasが、将来的にTensorFlowから削除される可能性はあるのか？」など、TensorFlow 2.0時代のKerasに関する一般的な疑問と、それへのTensorFlowチームメンバーからの回答をまとめる。
Peacekeeper on Twitter: "https://t.co/7BdTEqRV9u ワシントンポスト、ウクライナ脱走兵のインタビュー -ウクライナ東部戦線 上層部を信頼できない志願兵たち- ウクライナ東部戦線、塹壕に寿司詰め状態のウクライナの志願兵たち。彼らの食料は… https://t.co/Tf4fqHEw8M"
https://t.co/7BdTEqRV9u ワシントンポスト、ウクライナ脱走兵のインタビュー -ウクライナ東部戦線 上層部を信頼できない志願兵たち- ウクライナ東部戦線、塹壕に寿司詰め状態のウクライナの志願兵たち。彼らの食料は… https://t.co/Tf4fqHEw8M
ゲーミングPCで機械学習をして、CPU/GPUの性能の違いをColaboとも比較してみた話【Windowsの機械学習環境構築手順決定版。TF2.0対応】 - Qiita
ゲーミングPCで機械学習をして、CPU/GPUの性能の違いをColaboとも比較してみた話【Windowsの機械学習環境構築手順決定版。TF2.0対応】PythonGPU機械学習Anacondacolaboratory ひとことで言うと 格安ゲーミングPC(Windows)を購入して、 Anacondaの仮想環境でCPU/GPUを切り替えられるようにして、 Tensorflow-GPU(v2.0)のコードを動かして、 ColaboratoryのCPU/GPUも含めた４パターンで、 性能比較をしてみたよ。 性能比較結果とWindows版環境構築手順をまとめておくね。という記事。 機械学習にはGPUが有効だよ、ってよく聞く ゲーミングPCにはGPUがある、そして最近安い ⇒ ゲーミングPCのGPUを機械学習に使ってみよう！ ということで、Windows上でのGPU環境構築を実施したが、 ハマり
流浪の素浪人 on Twitter: "「政府の赤字は国民の黒字」という理解があればクニノシャッキンガーなんて恐れることはありません。「ワニの口」が開けば開くほど、民間の懐は温まるのです。 https://t.co/TF6mwmmHtu"
「政府の赤字は国民の黒字」という理解があればクニノシャッキンガーなんて恐れることはありません。「ワニの口」が開けば開くほど、民間の懐は温まるのです。 https://t.co/TF6mwmmHtu
terraformingとAWS CLIとTerraform importを使って、tfファイルを修正するところまでのメモ | DevelopersIO
福岡オフィスの梶原です。 AWS環境をTerraformで作成する機会があり、ちょこちょこ作っているとあれ？tfstateどこ行った？という状況に陥ってしまいました。(git xxxxx したのが原因です) さてどうしよう・・・と困っていたところ、terraformingなる、AWSの既存の環境からtfファイルを作るツールを見つけたので使ってみました。 対象のリソースはec2, s3, redshiftになります。 やり方は他のリソースでもあまり変わらないかと思いますのでメモ程度ですが公開します。 さて、サクサク行きます。 環境の準備 Terraform terraforming json2hcl $ gem install terraforming https://github.com/dtan4/terraforming json2hcl tfファイルをjson形式にパースするツールで
Jetson Nanoに骨格検出を実現するソフト「tf-pose-estimation」をセットアップする方法 - Qiita
Jetson NanoでPose Estimation Jetson Nanoで骨格検出の技術を動かしてみます。「tf-pose-estimation」というソフトを使うと単眼カメラで人間の骨格検出をすることができます。詳しくは以下ブログ記事を参照下さい。 単眼カメラでKinectのように骨格検出する技術「Realtime Multi-Person Pose Estimation」を試してみた Jetson Nanoで「tf-pose-estimation」のセットアップ ほとんど以下の記事を参考にさせていただきました。おかげで詰まることなくセットアップできたので、本当に感謝です。 Jetson Nano に TensorFlow版のOpenpose入れてみる そのままだと付加価値がないので、上記のセットアップをコマンド一発で実行できるようにスクリプトにした上で、Raspberry Piカ
穂積昭雪@怪奇事件本発売中 on Twitter: "⭐︎ご報告⭐︎ 「忠犬ハチ公の孫が殺されてすき焼きにされた事件」該当の新聞が見つかり紛れもない【実話】である事が判明。 写真もあるが毛皮のみというショッキングな画なので隠します。 ※河北新報昭和23年12月9日掲載の事件… https://t.co/FXklEC1TF8"
⭐︎ご報告⭐︎ 「忠犬ハチ公の孫が殺されてすき焼きにされた事件」該当の新聞が見つかり紛れもない【実話】である事が判明。 写真もあるが毛皮のみというショッキングな画なので隠します。 ※河北新報昭和23年12月9日掲載の事件… https://t.co/FXklEC1TF8
5時 on Twitter: "頭悪いので妹の学校で出された問題が普通にわからなかった https://t.co/rrsiO8P9tf"
頭悪いので妹の学校で出された問題が普通にわからなかった https://t.co/rrsiO8P9tf
知念実希人 小説家・医師 on Twitter: "なぜ御党を経由する必要があるのでしょう？ 下記のようにアドレスを貼れば、皆さん直接寄付できますよ。 ウクライナ緊急：避難を強いられる家族に人道支援が急務です | 国連UNHCR協会 https://t.co/pR4LuiTFZG https://t.co/0XKz7tf6FR"
なぜ御党を経由する必要があるのでしょう？ 下記のようにアドレスを貼れば、皆さん直接寄付できますよ。 ウクライナ緊急：避難を強いられる家族に人道支援が急務です | 国連UNHCR協会 https://t.co/pR4LuiTFZG https://t.co/0XKz7tf6FR
Add AGPL-3.0 License (#3) · ultralytics/onnx2tf@1987dc1
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saebou on Twitter: "全然ダメですね。最初の與那覇記事のどこが間違ってたか全部指摘しましょうか？/北村紗衣氏の「事実誤認」についての疑問：呉座勇一氏の日文研「解職」訴訟から考える⑤ https://t.co/7U9RXAL4tf"
全然ダメですね。最初の與那覇記事のどこが間違ってたか全部指摘しましょうか？/北村紗衣氏の「事実誤認」についての疑問：呉座勇一氏の日文研「解職」訴訟から考える⑤ https://t.co/7U9RXAL4tf
列の各単語がその文書内にいくつ出現するか を表すのが BoW です。 後述の TF-IDF 計算で必要となってきます。 各ブログの BoW を計算する CountVectorizer を作成します。 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import random vectorizer = CountVectorizer() vectorizer.fit_transform を使って全ブログの BoW を計算します。 結果(各ブログの BoW ベクトル) を BLOG[i]["bow"] に格納します。 X = vectorizer.fit_transform([BLOG[i]["wakati"] for i in BLOG.keys()]) for i, bow in enumerate(X.toarray
突然ですが皆さん、RDS、使ってますか？ こんにちは、クラウドエンジニアの大田です。 先月8月23日に起こった東京リージョンでの大規模障害が起きて久しいですね。 当初単一AZでの影響のみと考えられていた障害でしたが、 RDSやALBでのInternal Server Errorを吐いていたことが分かり、 障害の影響はマルチAZ配置のシステムにも波及していました。 「ウチはマルチAZでフェイルオーバーするから安心！」と思っていたらRDSが停止または自動再起動していた…という方もいらっしゃったのではないでしょうか。 さて、今回のテーマは「RDSのフェイルオーバー時の挙動を理解してみる」です。 主なゴールは、RDSのフェイルオーバー時の挙動を学び、安定稼働のためのヒントを得ていただくことです。 思考停止でとりあえずRDS使っとけ！的な風潮はありますが、やはり内部の動きを正確に理解しておかないと、
GitHub - aws-samples/aws2tf: aws2tf - automates the importing of existing AWS resources into Terraform and outputs the Terraform HCL code.
A port of this tool to Python is underway, greatly aided by Amazon CodeWhisperer. The Python version will coexist with this version and will gradually replace the bash shell scripts in this codebase. The Python version utilizes the new Terraform v5 method of importing resources, while still dereferencing Terraform addresses and searching for dependencies as aws2tf has always done. It will also be
公団ウォーカー 照井啓太 on Twitter: "神代団地に13年住んでて一番ショックなことが。子供たちの天国だった球技場に球技禁止看板が設置されました。 講演会等でいつも言ってることですが団地から子供を締め出したら団地は死にます。ここ10年、老人だらけの神代団地に子供たちの声が… https://t.co/Tf7S9XmJad"
神代団地に13年住んでて一番ショックなことが。子供たちの天国だった球技場に球技禁止看板が設置されました。 講演会等でいつも言ってることですが団地から子供を締め出したら団地は死にます。ここ10年、老人だらけの神代団地に子供たちの声が… https://t.co/Tf7S9XmJad
GitHub - MaartenGr/BERTopic: Leveraging BERT and c-TF-IDF to create easily interpretable topics.
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自然言語処理の基礎である形態素解析からbowによるベクトル化、TF-IDFによる重み付けまで解説｜shimakaze_soft
Pythonをそれなりに書いており、専門的にやっているわけではありませんが、自分も業務などで機械学習を行った経験が少しあり、Pythonをやっていれば機械学習や自然言語処理などに触れる機会があります。。 今回は自然言語処理系の機械学習では、ほぼ必ず行う「形態素解析」から文字列の「ベクトル化」までの流れを初心者向けに解説します。 使用環境としてはPython3.5以上を想定しています。 自然言語処理の前処理の基本の流れ機械学習でいう文字列の学習を行うには、前処理と呼ばれる工程で機械学習の形式に扱えるような文字列の処理をする必要があります。基本的な流れは以下のようになります。 - 1. 形態素解析(品詞の分解を行う） - 2. Bag of words(bow)による文字のベクトル化 - 3. TF-IDFによる文字の重み付けベクトル化とは機械学習を行うには、データーである文字列を機械学習で扱
はじめに 本記事では、文書分類器を実装するための特徴抽出方法としてのTF(Term Frequency method)法について解説する。 1. 形態素解析 文書分類では、文書内の単語の情報を利用する。日本語は英語のように単語の区切りが明示された分かち書き言語ではなく、非分かち書き言語であり、そのため、文書内の各文を単語に分割する必要がある。文を単語に分割し、各単語の品詞を推定することを形態素解析という。 ここでは、オープンソース形態素解析ソフトウェア MeCab(めかぶ)を使う. • http://taku910.github.io/mecab/ 2. 特徴抽出 分類問題を扱う際、一般に、データ中の、分類に利用する情報のことを特徴量と呼び、この特徴量をデータから抽出する作業を特徴抽出と呼ぶ。 文書の分類では、文書中の単語が特徴量として利用される。 文書内の各単語の出現頻度は、しばしば、単
こんにちは！ 株式会社MatrixFlowのMatrixFlowチームです。 今回はMatrixFlow バージョン0.3.8で自然言語処理のアルゴリズムを大きく増やしたので、使ってみたいと思います。 まず、今回増やしたアルゴリズムですが、BERTとWord2VecとBM25+を使えるようにしました。 それぞれの解説を軽くしたいと思います。 BERTとはTransformerという手法を使ったDeep Learningのモデルです。 2018の10月にGoogleの研究チームが発表し、2020年７月の現在では5000近くの論文で引用されています。文章読解のベンチマーク「SQuAD 1.1」で人間の精度を初めて超えたことで話題になりました。また特定のタスクだけでなく多種類のタスクで最高精度を出したのも業界を驚かせました。 MatrixFlowは内部では「HuggingFace」のモジュールを
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内閣府の再生可能エネルギーTFに参加した大林ミカ氏の提出資料に中国企業の透かし、内閣府が発表
内閣府ＴＦ入りは「河野太郎氏の推薦」辞任の大林ミカ氏、中国企業ロゴ問題で説明
マルチバックエンドKerasの終焉、tf.kerasに一本化
Terraformにおけるmain.tfやtfstateファイルの作成および運用方法について - Qiita
【Hothotレビュー】 Ryzen Threadripper PROによる最強の自作PCを可能にする「Supermicro M12SWA-TF」
TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門
九十九百太郎氏も知らない「SS版TF5のBGMに関わっていた」人が出現
TF2.0のKerasでPost-training quantization
スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは？ ～ #AskTensorFlow より～
【Python】TF-IDF を使って自分のブログの特徴を取得してみた | DevelopersIO
RDSのフェイルオーバー時の挙動を理解してみる | TF Lab - クラウド開発記録 -
形態素解析の結果を利用してTF法により特徴抽出をする - Qiita
ノンプログラミングでBERT,Word2Vec,tf-idf,BM25を試す｜MatrixFlow
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