悪用厳禁：絶対に成功するA/Bテストの作り方
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理し… オライリージャパンさんからは、売れ行きがとてもいいという話を伺っており、これで新しいノートPCを買う足しになるかなぁと思っています。 物理本については少数ですが、Cloudera World Tokyo2017で限定販売されるそうです。CWT2017申し込みが始まったので、物理版がほしい方は申し込むとよいんじゃないでしょうか。 書評もいくつか届いており、勝手ながら紹介させていただきます。
第二世代人工知能の亡霊がもたらす”AIの冬”
第二世代人工知能の亡霊がもたらす"AIの冬" AI Winter is coming!! 2016.11.21 Updated by Ryo Shimizu on November 21, 2016, 15:49 pm JST 日立が公開した「汎用人工知能」のプロモーションビデオが日本のAI業界で悪い意味での注目を集めています。 このビデオでは、日立は自社で開発したAI技術「H(エイチ)」を、「汎用人工知能」と自称しています。 しかし、「汎用人工知能」は、通常、AGI(Artificial General Intelligence)の訳とされ、人工知能研究のメインストリームでは、GoogleやFacebookなどを含めて「まだ世界の誰も開発に成功していない」ものとされています。 ビデオに登場する株式会社日立製作所、研究開発グループ技師長の矢野和夫氏によれば、このH(エイチ)は、「(カスタマ
ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選
連載目次 本連載では、最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していきます。 第1回では、Deep Learningと、それを用いた背景に関して、第2回では、Deep Learningを実装する際に用いたフレームワークである「Caffe」に関して、その構築手法や使い方に関して解説し、第3回では、リクルートグループにおける施策事例に関して、より詳細に述べていきます。第4回では、判別精度のチューニングや、「Active Learning」を用いた継続的精度向上など独自の開発ポイントなどを記載していく予定です。 ニューラルネットワークとは、ディープラーニングとは ここに一枚の画像があります。この画像を見たとき、あなたはとっさにどう判断したでしょうか。 このように脳内の
ディープラーニングの画像認識モデルをマウス操作で作成できるWebサービス
京セラコミュニケーションシステム（KCCS）は2016年1月13日、米アルパカDBから画像認識モデル作成サービス「Labellio」を譲り受けて1月19日から運用を始めると発表した。LabellioはWebブラウザーからマウス操作で画像を分類して、画像認識モデルを作成するためのサービス。利用料金は無料。KCCSは今後、有償サービスの提供を視野に入れる。 Labellioは、ディープラーニングを利用した画像認識モデルを、Webブラウザー上の簡単な操作だけで作成できるサービスである。例えば、動物のアルパカが写っているかどうかを判別する画像認識モデルをいったん作成しておけば、この画像認識モデルを活用するだけで、任意の画像についてアルパカが写っているかどうかを判別できるようになる。 Labellioの内部では、オープンソースのディープラーニング用フレームワークであるCaffeが動作している。Lab
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グーグルの天才AI研究者、ニューラルネットワークを超える「カプセルネットワーク」を発表
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IPA、2015年度に未踏スーパークリエータに認定された10名とプロジェクトを発表 
