AI IoT

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PyTorch入門:

いよいよ、PyTorchを使ったディープラーニングの流れを通して全体的に説明する。ミニバッチ学習を手軽にするデータローダーから始めて、ディープニューラルネットワークのモデル定義、オプティマイザを使った学習、損失/正解率の出力やグラフ表示といった評価までを解説。

(2020/02/20)

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Accenture Technology Vision 2020:

アクセンチュアは、世界の技術トレンドに関する調査レポート「Accenture Technology Vision 2020」を発表した。同レポートは、消費者のデジタル技術に対するニーズや期待に、企業が対応しきれていないと指摘する。

(2020/02/19)

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「業界特化テンプレートでAI導入が加速」:

インフォアジャパンは、「2020年の企業のAI活用に関する予測」を発表した。企業内で従業員と双方向コミュニケーションをとるなど、AIがより「知的」になり、業界に特化したテンプレートによってAIの導入と利用が活発化するという。

(2020/02/18)

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Pythonチートシート:

インスタンスの初期化など、オブジェクトの振る舞いをプログラマーが細かく調整するために使用できる特殊メソッドについてギュッとまとめた。

(2020/02/18)

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PyTorch入門:

PyTorchのデータやパラメーターなどは、独自の「テンソル」形式で取り扱う。テンソルはNumPyライクに取り扱えるので難しくはない。テンソルの基本的な操作方法と、テンソル内の値のデータ型について、すばやく内容を確認できるチートシート形式で紹介する。

(2020/02/13)

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間近に迫るプログラミング教育必修化:

大日本印刷は、小学校で必修化されるプログラミング教育に関する取り組みを明らかにした。新宿区立落合第四小学校では、スマートスピーカーの仕組みを学ぶ教材を使用して、6年生を対象に「ネットワークを利用した双方向性のあるプログラム」の授業を行う。

(2020/02/10)

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Pythonチートシート:

モジュールやパッケージのインポート、それらの作成方法、例外の捕捉と送出の基本についてギュッとまとめた。

(2020/02/10)

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ものになるモノ、ならないモノ(85):

医療分野におけるブロックチェーン利用を推進する、国立保健医療科学院 研究情報支援研究センター長の水島洋氏に、日本での実現可能性や今後の展望を聞いた。

(2020/02/07)

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衛星データだけでは「見え過ぎる」:

Ridge-iは、人工衛星から取得した画像データをディープラーニングによって解析する際に、日本スペースイメージングの地図データ「ダイナミックモザイク2019」を利用する。自然災害が発生した箇所の検出などを想定する。

(2020/02/06)

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PyTorch入門:

PyTorchの習得は、シンプルなニューラルネットワーク(NN)の、まずは1つだけのニューロンを実装することから始めてみよう。ニューロンのモデル定義から始め、フィードフォワードとバックプロパゲーションといった最低限必要な「核」となる基本機能に絞って解説。自動微分についても簡単に触れる。

(2020/02/06)

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学習リソースや業界ニュース:

Microsoftの「R」コミュニティー向けブログサイトが、AIや機械学習、データサイエンスなどに関する2020年1月のニュースのまとめを掲載した。

(2020/02/05)

売り上げ、人流分析に活用できる:

ウェザーニューズは1キロメッシュの過去気象データセットの提供を開始した。気象条件が業務やビジネスにどのような影響をもたらすか分析できる。

(2020/02/05)

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Pythonチートシート:

ファイルのオープンとクローズ、with文を使った書き方からテキストファイルやバイナリファイルの読み書き、structモジュールまでをギュッとまとめた。

(2020/02/04)

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AI活用の障壁は人材不足:

デロイト トーマツ グループは「AIガバナンス サーベイ」2019年版の調査結果を発表した。同社は、AIに対する投資やAI専門家の投入を検討する際は、ある程度思い切った規模で始めることが重要だとしている。

(2020/01/28)

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Pythonチートシート:

クラスの定義の基本からさまざまな属性の定義、クラスの継承や多重継承まで、クラスに関わるさまざまな構文をギュッとまとめた。

(2020/01/28)

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農作物の病気診断向けに開発:

農研機構は、判断の根拠を示すAIを開発した。ジャガイモの葉の画像から95%以上の精度で病気を診断でき、病気の根拠となる画像部分を示すという。

(2020/01/27)

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AI・機械学習のデータセット辞典:

データセット「KMNIST」について説明。7万枚の手書き文字(くずし字)の「画像+ラベル」データが無料でダウンロードでき、画像認識などのディープラーニングに利用できる。データセットをダウンロードできるPythonファイルについても紹介。

(2020/01/27)

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健康ガイドラインがない「VR」:

オレゴン州立大学とノーザンイリノイ大学の研究チームが、仮想現実(VR)利用時の一般的な動作が体にどのような負担をかけるのか、実験によって調べた。意外なことに仮想オブジェクトの高さが不適切だと、わずか3分で筋肉痛が生じ、作業効率も低下することが分かった。

(2020/01/23)

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AI・機械学習のデータセット辞典:

データセット「MNIST」について説明。7万枚の手書き数字の「画像+ラベル」データが無料でダウンロードでき、画像認識などのディープラーニングに利用できる。scikit-learn、Keras/tf.keras、TensorFlow、PyTorchにおける利用コードも紹介。

(2020/01/22)

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完全畳み込みアコースティックモデルを採用:

Facebook AI Researchは、オンライン音声認識に使用可能な推論フレームワーク「wav2letter@anywhere」を開発し、オープンソースソフトウェアとして公開した。

(2020/01/21)

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Pythonチートシート:

Pythonが提供する標準的な反復可能オブジェクトとして、文字列、リスト、タプル、辞書、集合の操作をギュギュッとまとめた。

(2020/01/21)

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AWS DeepRacer入門:

パネルディスカッションで話された「初めてコースを見たときに、どこに着目するか?」「ズバリ、勝つポイントは?」「報酬関数を決める方法は?」についての内容をお伝えする。

(2020/01/16)

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報告例のない効能を予測できる:

Karydo TherapeutiXとATRは共同で、ヒトへの作用が未知の物質の副作用や有害事象、効能を予測するAIを開発した。物質をマウスに投与したときの、全身を網羅した遺伝子情報を指標として、その物質がヒトで起こす副作用や効能を予測する。

(2020/01/14)

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Pythonチートシート:

Pythonの関数定義と、位置引数/キーワード引数/可変長法引数を受け取る方法。ラムダ式についてギュッとまとめた。

(2020/01/14)

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ビジネスと科学の実用的な用途の探求に利用:

IBMは2020年1月8日(米国時間)、特定組織を対象にした「『IBM Qシステム』をクラウドで利用可能にするネットワーク」である「IBM Q Network」への参加組織が100を超えたと発表した。

(2020/01/10)

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Intelの予測モデルより高精度:

マサチューセッツ工科大学の研究チームは、プロセッサ上でのアプリケーションコードの実行速度を予測する機械学習(ML)ツールを開発した。Intelのツールよりも誤差が少なく、Googleの「Tensor Processing Unit」のような新しいプロセッサにも適用できる。

(2020/01/09)

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BuddycomをSlackと連携:

サイエンスアーツは、同社のスマートフォン向けのIP無線アプリ「Buddycom」を「Slack」と連携させた。Buddycomを使った通話の内容を、テキストとして自動的にSlackで共有できる。

(2020/01/09)

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Pythonチートシート:

組み込みのデータ型、変数、制御構造、演算子、関数定義など、Pythonプログラムを構成する基本要素をギュッとまとめて紹介する。

(2020/01/09)

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確率伝播法を採用した機械学習モデル:

MITの研究チームが、企業の四半期業績を予測する数理モデルを開発した。ウォール街のアナリストを超える成績を実証した。特徴は匿名化された週次のクレジットカード取引データと四半期業績レポートのみを使用したことだ。

(2020/01/08)

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「具体的な活用場面提示の手間を惜しまない」:

ノークリサーチは、年商500億円未満の中堅中小企業に向けたIT活用の注目ポイントを発表した。2020年以降は実証実験的なIT導入で補助金を得ることは難しいとしており、具体的なIT活用場面を提示する手間を惜しまないことが成功の秘訣だという。

(2020/01/08)

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AI・機械学習のデータセット辞典:

データセット「fastMRI」について説明。1500枚以上の膝MRIの画像データや、6970枚の脳MRIの画像データが無料でダウンロードできる(契約と申請が必要)。

(2020/01/08)

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