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AI, 機械学習等による

機械学習によるRAW現像技術の開発

機械学習によるRAW現像技術の開発

... In this research, we succeeded in developing a machine learning model that performs RAW development using RAW data as input.. We also aimed to improve the processing speed of learni[r] ...

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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

... lasso による最適モデルの提案、各種識別器(ニューラルネット,サポー トベクター回帰,ランダムフォレスト回帰,重回帰)による機械学習モデルの構築、GridSearch/ベイズ的最 適化による識別器のハイパーパラメータの最適化、新規データに対する特性推定、ベイズ最適化を使った逆 ...

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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」

PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」

... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014 める.ここで Control にある Power , Eco , Normal , Brake , Neutral はそれぞれ自動車の走行制御設定を示し自由に選択 可能である.データは Straight , Upslope , Downslope , ...

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LMSを用いたプログラミング授業における機械学習による得点率予測

LMSを用いたプログラミング授業における機械学習による得点率予測

... タ ,3 割検証データに分割するのが精度を検証する方 法として一般的である [9] . しかし , 本研究では , データ 数が少ないため ,8 割学習データ ,2 割検証データとし た .scikit-learn の train test split 関数を使いランダ ...

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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」

... データから多項式時間帰納推論可能であることを示した.また 提案したアルゴリズムを計算機上に実装し評価実験を行った. 今後の課題として,スタート辺のない順序グラフパターンへの 応用や,地図データの実データを用いた実験が考えられる. ...

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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」

... ント系列の部分系列を抽出することを目指している.行動素 は,行動のアノテーションが得られる場合には行動識別に寄与 するであろうし,そのようなアノテーションが得られない場合 であっても,異常な行動の検出や行動の検索に有用であるこ ...

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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」

... よりも高い正解率を示した.ラベルなしデータをすべて用いる のではなく,数に制限を置いて選別することによって,ラベル ありデータのみを用いて学習する場合よりも正解率が向上す ると考えられる.ランダムセレクション法は,ラベルなしデー タをランダムに選別しているが,半教師あり擬 RVM は,ラ ンダムセレクション法より高い正解率を示していることから, 分類に役立つラベルなしデータを効率的に選別していることが ...

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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,データの中には,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,得られた情報の損失につながる. 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 ...

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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 2 を見ると,どちらのネットワークも, k-NN ベースの リンク付与法, MST ベースのリンク付与法共に高い正解率を 示していることがわかる.すなわち,精度( F 値)では 6 割 未満であるが,推定リンク先が同一コミュニティである場合を 許容した場合は,高い精度で推定できていることを意味する. 特に, Nips ネットワークでは, MST ベースのリンク付与法の 方がやや正解率が高いこともわかる. MST をベースにしてい ...

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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」

... 4. まとめ 本研究では,交換モンテカルロ法を用いた,変数選択問題に おける解の効率的な全数探索手法を提案した.また,マルチヒ ストグラム法による解の個数の推定法も提案し,顔識別データ において提案手法の有効性を検証した. ...

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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」

... R(A) = E U ∼(D) n [R(A({L t } t∈T ))] . (3) 通常のマルチタスク学習の問題設定では,教師データ {L t } t∈T は各エージェントの識別関数にしたがって生成され ると仮定している.一方でエージェントのインセンティブを導 入した場合,各エージェントはタスク全体としての最適化 (2) ではなく,自身のタスクに関する予測誤差 (1) が最小となるよ ...

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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」

... f による予測 sgn ◦ f と g による 予測 sgn ◦ g が確率測度 ρ のもとで互いに相関しないことを指 す.多くの事例について f (x)g(x) > 0 が成り立つならば,目 標 sgn ◦ f と視点 sgn ◦ g は ρ に基づく入力 x についてほぼ同 じ出力であり,互いに相関していると考えられる.また,多く の事例について f (x)g(x) < 0 ...

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(財)宮崎県機械技術振興協会 宮崎県:点検・評価制度による「公社等経営評価シート」(平成24年度)

(財)宮崎県機械技術振興協会 宮崎県:点検・評価制度による「公社等経営評価シート」(平成24年度)

...  今後とも、宮崎県機械技術センターの指定管理者と して、技術講習会受講者やセンターの運営に関するア ンケート結果を踏まえながら、各種技術支援を行うと ともに、組織の適正化、提供サービスの質の向上に努 めていきたい。 ...

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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

... c. 動詞の活用・名詞の複数形など 私の父は猫が好きです。→ My father likes cats. 一つは具体的な数の言い方である。日本の人口数である約「1 億 3 千万」を英語で何と言う か授業で聞いても,ぱっと答えられる学生はなかなかいない。時間を与えてグループで相談 させても正解が出ることはめったにない。英語が苦手な学習者が辞書を頼りに 130 million ...

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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

... • このため、気象庁では逐次(オンライン)学習を導入 したが、これにも多くの問題が発生し、それを克服し ながら進めている。 • より精度の⾼い予報のため、継続的に改良している。 ...

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(財)宮崎県機械技術振興協会 宮崎県:点検・評価制度による「公社等経営評価シート」(平成23年度)

(財)宮崎県機械技術振興協会 宮崎県:点検・評価制度による「公社等経営評価シート」(平成23年度)

... A A A B A A B B 目 標 達成度 当法人の主な事業である技術指導、技術相談対応 、 研修事業を更に発展、充実させた。特に平成22年 度には、県北地区の中小企業の課題とされている設計 分野に関して、設計生産技術研究会の運営、ものづく り基盤技術促進事業によるコーディネーターの配置、 設計関連技術に関する講習会の実施、充実した設計関 連設備の活用に取り組むことにより、企業の技術レベ ...

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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」

... m か ら求めることができる. 3. 提案手法 それぞれの属性には,入力への現れやすさに違いがある.例 えば,動物画像には「黒」という属性は現れやすいが, 「肉食」 という属性を得ることは困難である.そこで,本稿では入力へ の属性の現れやすさを観測確率と定義し,観測確率を事前分布 として異なるタスクで用いることで転移学習を実現するような 生成モデルを提案する. ...

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将棋ソフトウェアにおける棋譜データの利用と機械学習

将棋ソフトウェアにおける棋譜データの利用と機械学習

... • ただし,評価関数は人間の大局観以上のものが得ら れているとはいえず,今後も改良の余地は大きい • 同じ学習データを用いても,その活用方法(学習方 法)によって得られる知識は全く異なる ...

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はじめての機械学習

はじめての機械学習

... さまざまなアルゴリズムを試しながらモデル化を繰り返すことで、目 まず、k近傍法(KNN)を試してみます。KNNはシンプルなアルゴリ ズムで、学習用データを全て読み込み、新たなポイントと学習用デ ータとを比較し、k個の最近傍点の中で最も頻度が高いクラスを返 します。KNNによる精度は98%で、それに対してシンプルな決定木 の精度は94.1%でした。混同行列も以下の通り改善しています。 ...

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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

... ただし、ビッグデータの価値をフルに引き出すには、このような機械学習アルゴリズムのモデル化、 トレーニング、展開のスケールと速度を変えることが必要です。従来の分析ツールでは、今日の世 界のスケールにはもはや対応できません。現在のデータ量は、従来の多くの機械学習ツールが処理 できる限度を超えており、バックエンドの顧客データベースからクリックストリームの変動まで、 ...

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