Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
iCalendar - Wikipedia
iCalendar（アイカレンダー）とはPIMソフトなどで使われるスケジュールの標準フォーマット。RFC 5545 [1]（旧版 RFC 2445[2]）で規定されている。「iCal」と略称される。 iCalendarをサポートしたソフトウェアを使うことで、他のユーザーに対してミーティングの時間や予定を電子メール経由で知らせることが容易になり、メールの受信者もミーティングの日時を簡単に提案できるようになる。 iCalendarは多くの製品に実装、サポートされている。そのデータは従来の電子メールで交換され、仕様上、送信プロトコルに依存しないこととなっている。たとえばWebDAVサーバやSyncMLを使って共有や編集が行える。HTTPプロトコルしか使用しないシンプルなWebサーバは、iCalendarフォーマットのスケジュールデータを配付するために使われる。hCalendarを使えばWebペー
ビジネスインテリジェンスおよび分析ソフトウェア - Tableau Software
Tableau を使う理由 Toggle sub-navigation Tableau とは データカルチャーの構築 Tableau Economy コミュニティ Salesforce Advantage Tableau のお客様 Tableau について Toggle sub-navigation ミッション 研究 受賞と称賛 Tableau Foundation Tableau における平等 製品 Toggle sub-navigation プランと価格 Toggle sub-navigation Pricing Calculator Tableau プラットフォーム Tableau Pulse Tableau AI Tableau Desktop Tableau Server Tableau Cloud Tableau Prep CRM Analytics Tableau Publi
《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門
2020年9月29日開講予定の「社会人のためのデータサイエンス演習」にさきがけて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講いたします。 入門編と演習（実践編）を受講することで、データ分析の基本的な知識から、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分析（統計分析）の手法までを身につけることができます。 「社会人のためのデータサイエンス演習」はこちらのページをご参照ください。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、
総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
統計局ホームページ/平成31年/統計トピックスNo.119 統計が語る平成のあゆみ
総務省統計局では、新しい令和の時代を迎えるに当たり、平成の30年間を様々な統計の結果から振り返りました。 1 人口 人口減少社会、少子高齢化 人口減少・少子高齢化：総人口は23年以降一貫して減少。27年には75歳以上人口の割合が0～14歳人口を上回る 「団塊の世代」が70歳に：30年で40歳から70歳に 未婚率が上昇：男女いずれも上昇傾向。女性の25～29歳は半数超へ（2年：40.4％→27年：61.3％） 東京圏への転入超過続く：26年以降は5年連続で10万人超。大阪圏はほぼ転出超過。名古屋圏はほぼ横ばい 2 労働 雇用の流動化、女性の活躍 非正規雇用が増加：30年で1300万人増加 65歳以上就業者が増加：5.5％（元年）から12.9％（30年）へ 「M字カーブ」が変化：女性の年齢階級別労働力率は、「M字カーブ」から「台形」に近づき、アメリカを上回る 女性の社会進出：鉄道業や研究関係に
【13個掲載】 機械学習に使える日本語のデータセットまとめ - Qiita
※本記事は、Lionbridge AI発の連載記事を再編集したものです。他の機械学習に使えるオープン・データセットまとめ記事は、こちらからご覧ください。 本記事は、日本語のデータセットを紹介いたします。日本語の公開データセットを無料ダウンロードできるポータルサイトや、自然言語処理に使える日本語のテキストデータセットを含みます。 機械学習に使える日本語のデータセットポータル DATA GO JP: 日本政府のデータカタログサイト。日本政府は、公共データを広く公開することにより、国民生活の向上、企業活動の活性化等を通じ、我が国の社会経済の発展に寄与する観点から、機械判読に適したデータ形式を、営利目的も含めた二次利用が可能な利用ルールで公開する「オープンデータ」の取組を推進しています。このウェブサイトは、二次利用が可能な公共データの案内・横断的検索を目的としたオープンデータの「データカタログサイ
4月から国立国会図書館の書誌データを利用目的にかかわらず自由にご利用いただけます｜国立国会図書館―National Diet Library
平成31年4月1日から、国立国会図書館の提供する書誌データは、利用目的にかかわらず、どなたでも無償で自由にご利用いただけるようになります。 対象となる書誌データの範囲や書誌データを取得する方法の詳細等については、今後、書誌データを提供するそれぞれのデータベースにおいて、順次お知らせいたします。 これを機に、ぜひ様々な場面で国立国会図書館の書誌データをご利用ください。 補足（2月26日） 対象となるのは、以下の書誌データです。書誌データとは、書名、著者名、出版社、出版年などの情報のことです。資料の本文は含まれません。 国立国会図書館が作成した書誌データ（典拠データ、雑誌記事索引データを含む） 外部機関との契約の範囲で提供できる書誌データ 資料の検索や蔵書リストの作成等にぜひご活用ください。
Google、Microsoft、Facebook、Twitterがユーザーデータ移行プロジェクト「DTP」立ち上げ
Google、Microsoft、Facebook、Twitterの4社は7月20日（現地時間）、ユーザーが自分のデータをサービス間で安全かつ簡単に移行できるようにすることを目的としたオープンソースプロジェクト、「Data Transfer Project」（以下、「DTP」）の立ち上げを発表した。 ユーザーに、データをダウンロードして再アップロードする必要なしに、あるサービスから別のサービスに直接データを転送するためのツールを提供していく。 欧州連合（EU）が5月に施行したGDPR（一般データ保護規則）への対応だが、EU以外の地域でも利用可能にする。 Googleは2007年の「Data Liberation」立ち上げ以来、ユーザーデータのインポート・エクスポート機能の充実に取り組んでおり、YouTube、Gmail、Googleフォトなど、ほとんどすべてのサービスのユーザーデータをダウ
AIST人体寸法・形状データベース
【お知らせ】 2017年5月30日の改正個人情報保護法の施行に伴い 産総研内で個人情報の取扱いに関するポリシーが策定されるまで 一部のデータベースにおけるデータの公開を一時中止しております。 誠に申し訳ありませんが、ポリシーの策定まで今しばらくお待ちください。
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス演習
第１週：データサイエンスとは ・データサイエンスの発展 ・社会で起きている変化～データサイエンスの必要性～ ・データサイエンスに求められるスキルや知識 ・データサイエンスの未来と発展 ・データサイエンスのサイクルと課題解決の進め方 ・分析の手法の選択 第２週：分析の概念と事例 ～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 （事例と手法）(1)～ ・Analysis（分析）とは ・１変数の状況の把握(1)（可視化の活用） ・１変数の状況の把握(2)（代表値の活用） ・比較して２変数の関係を見る ・ビジネスにおける比較(1)（概要） ・ビジネスにおける比較(2)（適切なA/Bテストの活用） 第３週：分析の具体的手法 ～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 （事例と手法）(2)～ ・クロス集計の軸設定と見方 ・散布図と相関の調べ方 ・相関関係と因果関係の違い ・時系列データの見方 ・時系列データの
「東京から何時間で行けるのか」日本全国19万エリア調査 ヤフー、地図データ使い交通シミュレーション
日本最北端の宗谷岬までは4時間56分だが、納沙布岬はさらに2時間も遠い──ヤフーは4月9日、「Yahoo！地図」を使ったビッグデータレポートを公開した。東京駅から日本各地への所要時間マッピングや、リニア中央新幹線が開通した場合の変化をシミュレーション。必ずしも一致しない実際の距離と「時間的距離」を浮き彫りにしている。 任意の出発地点と目的地から最適なルート、所要時間を割り出す「Yahoo！地図」の「ルート探索」機能を利用し、東京駅から全国各地への到達時間をマッピングしている。飛行機、新幹線、鉄道、フェリーなどの交通機関から最も効率的なものを選んだ結果になっているのが特徴だ。 全国の住所を「○○町○○丁目」まで細分化し、約19万エリアに分割。川の中や人が到達できない場所を避けるアルゴリズムで各エリア内に自動で目的地点を定め、総当たり的にすべての場所への所要時間を算出している。 北海道では日本
日本の祝日データセット "holiday_jp" はじめました - Copy/Cut/Paste/Hatena
日本の祝日はいろいろ判定が難しいらしいですが、皆さんどうしていますか？ @k1LoW @shin1x1 日本の祝日は世界でも珍しい部類の天文ベース（春分の日、秋分の日）になっていて厳密には前年度の４月？とかに国が発表するのでGoogleも１年以上先はわからないんですよね。天文ベースプラス人の微調整で決まるそうで。— Masaki Komagata (@komagata) 2014, 11月 12 「国民の祝日」について Rubyでは komagata/holiday_jp がメンテナンスされているそうで羨ましいかぎりです。 PHPでもJavaScriptでも、こういう「メンテされている祝日判定ライブラリが欲しい！」と思ったので、この際なので d:id:tagomoris さんがはじめた woothee プロジェクト を見習って、まずは祝日を共有するためのデータセットを作ってみました。 k1
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【保存版】一次情報をゲットするために確認するべきウェブサイトをまとめてみました（随時更新） - とある浪速の調査雑記
1984年に出版された、約1000件のデータビジュアライゼーションが掲載されているカタログ本が無料で公開されています。
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