• 検索結果がありません。

機械学習OSS情報の更新と

ロボット&ドローン 機械学習OSS情報の更新と OSSの品質についてのアプローチ 年11月15日 OSS活用WG/技術本部本部長 竹岡尚三 (株)アックス Japan Embedded Systems Technology Association Association 2017

ロボット&ドローン 機械学習OSS情報の更新と OSSの品質についてのアプローチ 年11月15日 OSS活用WG/技術本部本部長 竹岡尚三 (株)アックス Japan Embedded Systems Technology Association Association 2017

... 竹岡って誰? 1977年(高校2年生): MITJames Slagle書いたAI教科書(日本語版)を読んで 「○×」を打つプログラムを8bitマイコンTK-80(8080,RAM 512Bytes)機械語で書く 1980年代:UNIXサーバクライアント方式仮名漢字変換システムWnn、国産シンクライアント(X ...

39

天気予報 防災情報への機械学習 の利 ( 概要 ) 2

天気予報 防災情報への機械学習 の利 ( 概要 ) 2

... カルマンフィルター利⽤(気温) 21 数値予報でも気温は予想しているが、カルマンフィルターを 使って数値予報誤差を予測することによって、数値予報誤 差を軽減し精度向上している。 ...

35

PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」

PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」

... 工学部 情報システム創成学科 Faculty of Engineering, Department of Information Systems Creation, Kanagawa University This manuscript provides an explanation of the algorithm proposed in the paper [9] for a nonnegative matrix ...

4

RIETI - 機械学習手法を用いた不正会計の検知と予測

RIETI - 機械学習手法を用いた不正会計の検知と予測

... ある。第一に、既存研究における限定的な変数に基づくパラメトリックモデルに代えて機械 学習手法を用いることで、高次元変数に基づく不正会計「検知」を行い、その精度改 善を検証する。第二に、既存研究において十分に検討されていない不正会計「予測」を同 ...

35

機械学習によるこれまでにないビジネスのスピードとスケールの実現

機械学習によるこれまでにないビジネスのスピードとスケールの実現

... では、大規模なデータセットに対するインデータベース予測分析を実行するためいくつか 機械学習機能が備わっており、予測精度を高めて、隠された情報アクセス速度を加速する ために役立ちます。機械学習アプリケーション主要なユースケース一部は、分類、クラスタリ ...

18

PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

... ラベルなし加速度センサデータを使用せずに,エンドユーザ 行動をモデル化する行動認識手法を提案している.まず,あ らかじめ用意した多数ユーザー(ソースユーザー)セ ンサデータから,性別や身長など身体的特徴情報を用いて, エンドユーザー(ターゲットユーザー)類似しているセンサ ...

4

PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

... ϵ-truthful 呼ばれる概念を用いて分析を行う. ϵ-truthful な エージェントは,真ラベル付けに対して自身タスクに関 する予測誤差が ϵ 以上改善しない限り偽データを生成しない行 動原理を持つエージェントことを指す.偽データを能動的に 作成するには一定コストがかかる場合が多く,そのコストを ϵ ...

4

PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」

PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」

... (x) 視点 g(x) 相関性によって測られる.こ れは,教師あり学習において分類器精度を測る汎化損失似 たような基準であることから,未知事例に対する中立性性 連絡先 : 福地 一斗,筑波大学大学院システム情報工学研究科コ ンピュータサイエンス専攻,茨城県つくば市天王台 1-1-1 , 029-853-3826 , ...

4

PDFファイル 4G1 「機械学習の応用」

PDFファイル 4G1 「機械学習の応用」

... 1. めに 標的型 攻撃 う , 情報搾 意図 攻 撃 手口 巧妙化 い .業務内容 や 見 攻撃や, PC 乗 , SNS 代表 ソ 乗 誘 確 い [IPA 2013] . 論文 ,利 用者 行動特 性 利用 攻 撃 対 人 検知力 高 対策 い 述 . ...

2

機械翻訳と共存する外国語学習活動とは

機械翻訳と共存する外国語学習活動とは

... 1 機械翻訳技術をめぐる動向 まず,黒田・加藤(2009),井佐原(2019)等を参考にして議論に必要な技術的背景につ いてまとめる。機械翻訳(machine translation, MT)はこれまでに大きく三段階発達を 経て現在に至っている。まず 1950 年代にルールベース機械翻訳(Rule Based Machine ...

25

PDFファイル 4G1 「機械学習の応用」

PDFファイル 4G1 「機械学習の応用」

... 1. はじめに 近年ではデータ収集コストが安価になったことから,様々 なデータを容易に取得・収集できるようになってきた.これま でに小売店で蓄積された POS データを対象にした研究は,ブ ランド選択に関する研究 [Guadagni 83] や,販売促進効果 に関する研究 [Gupta 88] ,そしてデータマイニングを用いた 購買行動に関する研究 [Hamuro 98],[Nakahara 05] ...

4

機械学習か?ルール定義か?

機械学習か?ルール定義か?

... 提供目的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他指導や助言を意図したものではなく、またそのような結果を生むも でもありません。本講演資料に含まれている情報については、完全性正確性を期するよう努力しましたが、「現状まま」提供され、明示または暗 ...

22

PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」

PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」

... 広島市立大学情報科学研究科 Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University Ordered graphs, each of whose vertices has a unique order on edges incident to the vertex, can represent graph structured data such ...

2

PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」

PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」

... つ連結成分になるこ を保証するために, MST ( Maximum Spanning Tree )を ベースしたリンク選択・付与法を提案する.まず, R から リンク存在確率を重みした MST を生成する.ここで MST は,確率値を重みした全ノードペア中から,リンク重 ...

4

PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」

PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」

... 図 1: 評定尺度法によるアンケートデータ しかし,データ中には,未記入などによって欠損部分が存 在する場合がある.一般にアンケート解析に用いられる多変量 解析手法では,完全データを想定しているため,欠損部分があ るデータをそのまま利用できない.一方で,欠損を持つデータ を除いて解析を行うことは,得られた情報損失につながる. そのため,解析をする上で,何らかの形で欠損を補完する必要 ...

4

講義名 統計 機械学習モデリング 担当教員汪金芳 山崎眞見 単位数期間 曜日 時限科目区分学習到達目標 2 単位 後 水 6 限 専門科目 機械学習の基本である 回帰 分類 モデル選択 ニューラルネットワーク サポートベクトルマシンを初めとする理論を理解する 講義概要 データに潜む有用な情報を数理モ

講義名 統計 機械学習モデリング 担当教員汪金芳 山崎眞見 単位数期間 曜日 時限科目区分学習到達目標 2 単位 後 水 6 限 専門科目 機械学習の基本である 回帰 分類 モデル選択 ニューラルネットワーク サポートベクトルマシンを初めとする理論を理解する 講義概要 データに潜む有用な情報を数理モ

... ・データ分析レポートを利用したデータデザインワークショップ事例を学ぶ 講義概要 デザイン思考に対する知識習得を目的として、参加型デザイン方法論、社会調査法、 デザイン思考方法論それらで利用可能な手法を取り扱う。参加型デザイン方法論 として、チームビルディング方法、ブレインストーミング方法を取り扱う。また、 ...

25

PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」

PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」

... ∗1 北海道大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University Machine learning is the basis of important advances in artificial intelligence. Unlike general machine learning, which ...

2

機械学習型材料情報統合システム”MIPHA” 取扱説明書

機械学習型材料情報統合システム”MIPHA” 取扱説明書

... 続いて、組織因子を走査する遺伝的アルゴリズムオプションパラメータ(例えば、母集団サイズ 2000、 最大世代数 200、交叉率 0.1、突然変異率 0.85)を入力します 19 。逆解析解候補数(最大数であって、候 補がそれ以下場合は数が少なくなります。最大 500 候補まで探索できます。 )を選択後、 「探索開始」 ...

33

はじめての機械学習

はじめての機械学習

... エッジ検出-輝度が急に変化するポイントを特定 トランザクションデータ データ内情報を強化する抽出値を計算 タイムスタンプ分解-タイムスタンプを日、月など成分に分解 抽出できる特徴量は、想像力次第で変わります。しかし、データ種類によって一般的によく用いられる手法というものがあります。 ステップ3:特徴量を抽出する (続き) ...

16

機械学習のご紹介

機械学習のご紹介

... 大規模ビルにおける空調設備エネルギー使用量最適化 オフィスビル、病院、その他大規模商業ビル冷暖房空調システム 多くは、気候パターン変化やエネルギーコスト変動、建物熱特 性を考慮に入れていないため非効率的なものなっています。 ...

12

Show all 10000 documents...

関連した話題