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学習データ,テストデータ,汎化

580a3c9c データ連携プラットフォーム「DataSpider」と匿名化テストデータ作成ツール「テストエース」による個人情報の「データ活用」と「安全・安心」の両立を実現

580a3c9c データ連携プラットフォーム「DataSpider」と匿名化テストデータ作成ツール「テストエース」による個人情報の「データ活用」と「安全・安心」の両立を実現

... 「テストエース」の実現する匿名技術の組み合わせは、このジレンマを解消する手段となりえます。 テストデータとして適切なシステム開発や Web サービスの実現を導くだけでなく、個人情報の持ち出 しをすることなくデータ分析とその結果の活用を実現する、個人情報の懸念を無くした上で機械学習を ...

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データ シート TekExpress 10GBASE-T 自動コンプライアンス ソフトウェア 特長 10GBASE-T PHYコンプライアンスの自動化ソリューション ワンボタン操作によるマルチ テストと 4 チャンネル サポート 解析のためのマージンと統計情報を含む詳細なテスト レポート ユーザ定義

データ シート TekExpress 10GBASE-T 自動コンプライアンス ソフトウェア 特長 10GBASE-T PHYコンプライアンスの自動化ソリューション ワンボタン操作によるマルチ テストと 4 チャンネル サポート 解析のためのマージンと統計情報を含む詳細なテスト レポート ユーザ定義

... 簡単な機器設定-時間とリソースの節約 XGbTソフトウェアにより、設定とテストが簡単になります。 オシロスコープによる信号取込みと解析は、TekExpressの自 動フレームワークによってすべて制御されます。XGbTソフト ウェアのGUI(グラフィカル・ユーザ・インタフェース)により、 設定とテストが直感的に実行できます。1台の計測器で時間ド ...

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0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

... 単純移動平均 (時系列データ) 現在時刻の値を含めて、過去 n 点でのプロセス変数の平均値を、 平滑後の値にする (予測するときは 前後点 をとれないため) • 時刻ごとに計算する • n を 窓枠の数 と呼ぶ ...

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オラクルのマシン学習と高度な分析のためのデータ管理プラットフォーム

オラクルのマシン学習と高度な分析のためのデータ管理プラットフォーム

... 従来のデータ分析方法は、これらの問題の一因となっています。データ分析者とデータ・サイエン ティストは通常、それぞれ自分で使用法を学んだ独自の特殊な"ツール"(SAS、R、SPSS、Python など)を使用しているため、データベース/データウェアハウスからデータを抽出し、異なる専用分 ...

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Rによる計量分析:データ解析と可視化 - 第3回 Rの基礎とデータ操作・管理

Rによる計量分析:データ解析と可視化 - 第3回 Rの基礎とデータ操作・管理

... 推奨 Gelman & Hill. Data analysis. Chap. 1–2 ( 教科書 ) 推奨 浅野・矢内『 Stata による計量政治学』第 5 章 ( 副読本 ) 推奨 伊藤『データ分析の力』第 1–2 章 ( 副読本 ) 課題 講義資料「 R 言語の基礎,オブジェクトとその要素へのアクセス」をよく読み, ...

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日本人英語学習者の動機付け―JGSS-2003のデータ分析を通して―

日本人英語学習者の動機付け―JGSS-2003のデータ分析を通して―

... 高校生・大学生を対象とした多くの英語学習の動機付けに関する調査からは、成績や就 職のために学習するといった「道具的動機付け」 、学習が楽しいからといった「内的動機付 け」が検出され、学習意欲と強い関係があることが確認されている。今回の成人を対象と した調査においては、英語学習の理由としては、どの世代においても「視野を広めるため」 ...

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人工知能(AI)の学習用データに関する知的財産の保護

人工知能(AI)の学習用データに関する知的財産の保護

... ③学習有効性要件は,特許における産業上の利用可 能性(特許法 29 条 1 項柱書)に対応するものであり, たとえば,データを実際に AI に学習させた場合に, 一応の性能を満たすか否かを審査する。この要件につ いては,ある程度緩やかに審査することが考えられ る。たとえば,能力が足りず,画像の誤識別が あっても,ある程度の認識率があれば,他のデータと ...

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目次 要旨 背景と目的 はじめに 電力自由化とは 日本の電力自由化経緯 本研究の目的 分析手法 データの選定 データ分析手法 データ分析結果

目次 要旨 背景と目的 はじめに 電力自由化とは 日本の電力自由化経緯 本研究の目的 分析手法 データの選定 データ分析手法 データ分析結果

... つまり、形式的には自由とは言えるが、実質の変化がないということだ。 結論としては、以下のいくつかの点が推測できると考えられる。まず、市場全体的にいえば、電 力自由実施した後、統一的な電力市場は形成していなかったと考えている。また、新規参入者 の視点からいえば、主な 10 個の大手会社が独占している状態は歴史上長い時間続いており、新 ...

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C3 データ可視化とツール

C3 データ可視化とツール

... データサイエンティスト育成 クラッシュコース 静的なグラフィックスのためのソフトウェア • 静的なグラフィックスを描くため(および統計解析のため)には フリーソフトウェアRがよい ...

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暗号化、プライバシー、データ保護の両立

暗号化、プライバシー、データ保護の両立

... 犯罪者は、インバウンドの暗号されたデータにマルウェアを隠します。場合によっては、そのマルウェアが組 織で活動を開始して内部システムに感染し、外部の C&C(コマンド & コントロール)サーバに接続して、重要 な情報を外部に持ち出すこともあります。 暗号は、悪意の(時には偶発的な)情報漏洩を隠すことができます。アウトバウンドSSL/TLS をインスペクショ ...

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2016年録音データ分析結果 中級フランス語学習者によるテキスト朗読 ―経年的観察―

2016年録音データ分析結果 中級フランス語学習者によるテキスト朗読 ―経年的観察―

... 中級フランス語学習者によるテキスト朗読 ―経年的観察― バルカ コランタン(東京外国語大学博士前期課程) 伊藤 玲子(東京外国語大学博士後期課程) 関 敦彦(東京外国語大学博士後期課程) 川口 裕司(東京外国語大学) 2017年12月16日 ...

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1. 高校生の職業興味と職務遂行の自信度の変化ー職業レディネス テストのデータから (1) 職業レディネス テストとは? 中学生 高校生を中心として職業への 準備性の発達 ( 職業レディネス ) を測定 ペーパーテスト( 実施に40~45 分程度 ) 大規模な基準データに基づいた心理検査 結果はHo

1. 高校生の職業興味と職務遂行の自信度の変化ー職業レディネス テストのデータから (1) 職業レディネス テストとは? 中学生 高校生を中心として職業への 準備性の発達 ( 職業レディネス ) を測定 ペーパーテスト( 実施に40~45 分程度 ) 大規模な基準データに基づいた心理検査 結果はHo

... 活用の感想(学校での実施) 活用の感想(学校での実施)  あっという間に時間が過ぎるくらい 楽しくできた。(高校生)  あっという間に時間が過ぎるくらい 楽しくできた。(高校生)  こういう形でテスト っていうのはとてもよかった。 (高校生) ...

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機械学習とデータマイニングは交差する部分が大きく 技法も同じなので混同されることが多いが 次のよう に定義できる 機械学習の目的は 訓練データから学んだ 既知 の特徴に基づく予測である データマイニングの目的は それまで 未知 だったデータの特徴を発見することである セルフサービス BI Power

機械学習とデータマイニングは交差する部分が大きく 技法も同じなので混同されることが多いが 次のよう に定義できる 機械学習の目的は 訓練データから学んだ 既知 の特徴に基づく予測である データマイニングの目的は それまで 未知 だったデータの特徴を発見することである セルフサービス BI Power

...  依存関係のある R パッケージ (.zip) をまとめて ZIP して、”+NEW” で Dataset としてアップロードする  Saved Datasets からアップロードした Dataset を Drag & Dropし、R 実行モジュールの Script Bundle Port (一番右側の入力ポート) に接続し、install.packages を利用して ZIP 内の R ...

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低周波成分高周波成分量子化適用データ符号化適用データ 元データ ウェーブレット変換量子化符号化 gzip 1 A [] [1] [2] [3] A[2i]+ A[2i +1] L[i] = 2 [2i] [2i+1] [2n] [2n+1] L [] [1] [i] [n] H [] [1] [i]

低周波成分高周波成分量子化適用データ符号化適用データ 元データ ウェーブレット変換量子化符号化 gzip 1 A [] [1] [2] [3] A[2i]+ A[2i +1] L[i] = 2 [2i] [2i+1] [2n] [2n+1] L [] [1] [i] [n] H [] [1] [i]

... る.提案手法では,誤差の振動が少なく 1500 ステップ通 して誤差が上昇傾向にある.どの配列でも,大まかにこの ような傾向が見られるが,配列や計算手法の違いにより誤 差がどのように変化するかに違いが現れると予想される. また,誤差の大きさだけでなく誤差の分布や,アプリ ケーション,変数の特性によりシミュレーションデータと してシミュレーションの結果に影響を与えるかどうかは異 ...

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python でデータ解析 6. XGBoost を用いた機械学習の実践 ~ 回帰問題 ~

python でデータ解析 6. XGBoost を用いた機械学習の実践 ~ 回帰問題 ~

... する 79 個の変数より、各住宅の最終価格(SalePrice)を予測することが目的 • train.csv(学習データ)と test.csv(テストデータ)がある Id MSSubClass MSZoning LotFrontage LotArea Street ・・・ YrSold SaleType SaleCondition SalePrice 1 60 RL 65 ...

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目次 1. はじめに センサーと設置場所 不要なデータの除去 データ前処理 A) 機械学習ための時系列データ前処理 B) 2 つ部分時系列の距離計算 クラスタリングでの異常検知 A

目次 1. はじめに センサーと設置場所 不要なデータの除去 データ前処理 A) 機械学習ための時系列データ前処理 B) 2 つ部分時系列の距離計算 クラスタリングでの異常検知 A

... オートエンコーダモデルでは、インプットの長さとアウトプットの長さは等しい。IoT データの DA 値は図 14 に表す。ちなみに、オートエンコーダを学習する前、インプットデ ータは[0, 1]範囲に正規した。図 14 から、2018 年 01 月 31 日の DA 値が最小値である事が わかった。理由は、2018 年 01 月 31 ...

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4L1-4 人工ニューラルネットワークにおける満足化を用いた汎化手法

4L1-4 人工ニューラルネットワークにおける満足化を用いた汎化手法

... 図 3: 上位の各割合における中間ユニットの使用回数 7. 考察 通常の学習タスクにおいては,学習上位のニューロンの割合 を小さくするほど,学習回数が少ない段階での正解率が高く なっていることが確認できる.これは,学習できているニュー ロンの使用を少なくし,学習回数が少ないようなニューロンを 優先的に学習させることで,ドロップアウトによって構成され ...

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1G5-3 DPCデータと救急疾患データの Linked Open Data 化による問診型病院選択支援システム

1G5-3 DPCデータと救急疾患データの Linked Open Data 化による問診型病院選択支援システム

... ある [Nakayama 14] .しかし,これらデータを有効活用するた めには,日々追加される膨大なデータを効率的に処理するため の技術や他のデータとの連携が問題となる. 一方で,インターネットの普及により,疾患や病院に関する 情報の検索・閲覧が容易になり,医療に関する情報がより身近 ...

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データの瞬時可視化の実践

データの瞬時可視化の実践

... キーワード:データ可視, PIO-NET ,消費生活相談,消費者教育,ワークシート Ⅰ.はじめに 消費者問題の専門家を育成する目的で神戸市が 2009 年 9 月に開設した「神戸コンシューマー・スクー ル」で,筆者は講師の 1 人として経済・消費データの 解析の講義や演習を 5 年間担当してきた。その後の 2014 年 4 月以降の消費生活マスター(神戸コンシュー ...

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統計におけるオープンデータの高度化

統計におけるオープンデータの高度化

...  ホームページを表示する際に利用するURL(http://.・・・・)でリクエス トすると、統計データがXMLの形式等で出力される(必要なデータのみの取得又 は全データの一括取得が可能)。 活用例1:利用者の情報システムにe- Statのデータを自動的に反映 ...

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