NFLのPlayer Contact Detectionで金メダル獲得＆コンペ振り返り - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 日本時間3/2までKaggleで開催されていたコンペティションである「1st and Future - Player Contact Detection」がとても面白かったのでその共有をします。 なお、私が所属したチームは9位で金メダルを獲得しました。ソリューションは次に記載されておりますので、ご確認ください。 www.kaggle.com どのようなコンペだったのか。 NFLに関するコンペはここ数年連続で開催されています。 1年目：プレイヤーのヘルメットの座標を衝突したか否かを検出する。 2年目：プレイヤーのヘルメットごとにプレイヤーをアサインする
基盤モデルを使ったTuringの完全自動運転戦略
基盤モデルが自動運転車を操ってる筆者のイメージ created by DALL-E Turingで機械学習チームでエンジニアをしている井ノ上です。(Twitter: いのいち) Turingは2030年までにあらゆる場所で自動走行が可能で、ハンドルが必要ない完全自動運転システム（Level 5自動運転）の開発を目指して様々な技術の調査や検証を行っています。このテックブログではTuringがどのようにしてLevel 5完全自動運転にアプローチしていくのか、近年の基盤モデルやGoogleのロボティクス研究から考えていきたいと思います。 TuringのLevel 5への仮説 Level 5の自動運転をどのようにして作るのか。これは多くの人が気になるところだと思います。TuringではLevel 5自動運転の実現の鍵は「知能」にあると考えています。従来の自動運転の開発によって、LiDARやレーダー
【日本語訳】元素法典 第1巻 #NovelAI #元素法典｜さいぴ
【10/18 翻訳完了】 ※StableDiffusion記法で書かれたプロンプトについて、()は{}に（5%強調）、{}は[]に（-5%強調）置換しています（NovelAI用）。また、NovelAIのプロンプトのプリセット機能はオフにしてお試しください。 Twitter (@31pi_) もフォローして頂けるとうれしいです。（間違い等あればこっそり教えてください） 元素法典 The Code of Quintessence ―― Novel AI 魔術全集 ―― 序文『元素法典』は、全ての高品質な術式と〈元素魔術〉を含めることを目的とする魔導書である。〈元素魔術〉とは、特に「商業イラストレベルの表現力を追求した」美しい絵を指す。 本書は、すべての人に開かれた書物である。したがって、聡明な読者諸君らの編み出した魔術の寄稿を歓迎する。 本書には、膨大な術式と豊富な挿絵が含まれている。その中か
X-Pack Machine Learningが正式リリースされました - Taste of Tech Topics
こんにちは@tereka114です。 ついに待望のX-Pack Machine Learning（X-Pack ML）が昨日7/7に正式リリースされました。 X-Pack MLはElastic Stackで時系列の異常検知を行える機械学習の製品です。 詳細はこちらで紹介しています。 acro-engineer.hatenablog.com 正式リリースになって実装された機能 正式リリースを迎えて、変わった主な点は3つあります。 Multi Metric JobからSingle Metric Jobを開ける機能 Machine Learningを利用した通知機能 Bucket spanを推定する機能（Experimental） これら3つの機能を紹介します。 Multi Metric JobからSingle Metric Jobを開ける機能 分析者にとって嬉しい機能ですね。 これまではMul
WEB屋の自分が機械学習株価予想プログラムを開発した結果
2020/02/01 追記 [コード付き]誰も知らない関連銘柄を、機械学習を使って素早く見つける こちらに最新の結果を載せました！ 気づいたんですけど、私みたいな貧乏人はショッピングモールでおしゃれなゴミをせっせと買い漁るんですが、お金持ちの人って株を買うらしいんですよね。 考えてみれば貧乏人が欲しがるものって、百均のちょっとしたものから家や車やバイクやゲーム機など、買ったらお金が減るものばかりなんです。 それに比べて、お金持ちが買うものって、株や投資用の土地や、リスクこそあるものの貧乏人が欲しがらないわりに買ったらお金が増える可能性のあるものばかりなんですよねー。 これは悔しい！休日になるたびにせっせとショッピングモールにお金を運んでゴミを買い漁ってる自分を見てお金持ちはきっと笑っているに違いない！いやお金持ちには自分のような人間は視界にすら入らないのか、これはさっそく株を買わないと！と
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
『パターン認識と機械学習の学習 普及版』（PDF）
DeNAにおける機械学習・深層学習活用