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swordheartのブックマーク (7,329)

  • フェイスブックが脳インターフェイスから撤退 短期的成果見込めず

    フェイスブックは、脳の活動状態をウェアラブルな光学機器で測定して被験者の思考を読み取る研究を、短期的な成果が望めないため終了すると発表した。脳の解読用に開発したソフトウェアをオープンソース化するとともに、プロトタイプ装置を他の研究者に利用できるようにする予定だ。 by Antonio Regalado2021.07.19 52 3 7 2017年の春は、巨大テック企業が人の思考を読み取ることを目指すプロジェクトを公表した時期として人々の記憶に残るかもしれない。イーロン・マスクが、脳インターフェイスの新会社、ニューラリンク(Neuralink)を設立していたことが明らかになり、その数日後には、フェイスブックが秘密の特別研究チーム「ビルディング8(Building 8)」を公表した。ニューラリンクは何千もの電極を人の脳に埋め込む手法を開発しており、一方、フェイスブックは考えるだけで1分間に10

    フェイスブックが脳インターフェイスから撤退 短期的成果見込めず
  • 機械学習品質マネジメントガイドライン - 成果公開 | デジタルアーキテクチャ研究センター | 産総研

    機械学習品質マネジメントガイドライン 第2版 日語版: ( 2021年7月5日公開 ) 機械学習品質マネジメントガイドライン 第2版 (文) 旧版。より新しい第3版があります。 デジタルアーキテクチャ研究センター テクニカルレポート DigiARC-TR-2021-01 サイバーフィジカルセキュリティ研究センター テクニカルレポート CPSEC-TR-2021001 人工知能研究センター テクニカルレポート 機械学習品質マネジメントガイドライン付属文書1 機械学習品質評価・向上技術に関する報告書 デジタルアーキテクチャ研究センター テクニカルレポート DigiARC-TR-2021-02 サイバーフィジカルセキュリティ研究センター テクニカルレポート CPSEC-TR-2021002 人工知能研究センター テクニカルレポート 機械学習品質マネジメントガイドライン付属文書2 開発事例リフ

  • 整形されたCSVファイルをターミナル上で表示 - Qiita

    stackover flow - Command line CSV viewer? の質問にあるように、CSVを整形された形で表示するCLIツールを探していたので、とりあえずの解決法を書きます。 日語の場合はエンコードがShift-jisだったりEUC-JPのCSVファイル(全てはExcelのせい、ゲイツのせい)するので、utf-8に変換してから表示する方法も書きます。 CSV表示コマンド column tty-table(node.jsのコマンド) columnコマンド 普通にcatやheadで表示すると,,344,,,22,,みたいになってすごく見づらい経験あると思います。 $ head macrodata.csv year,quarter,realgdp,realcons,realinv,realgovt,realdpi,cpi,m1,tbilrate,unemp,pop,infl

    整形されたCSVファイルをターミナル上で表示 - Qiita
  • 協調フィルタリングを利用した推薦システム構築

    6. データ活用領域 Hindsight (見える化) データ活用度 種類 規模 Insight (気づき) Foresight (予測) 単独システムのデータ 複数システムのデータ 社外データとの連携 ② 手軽に始めるクラウドベースの機械学習 • 豊富なアルゴリズムを用いて機械学習を試せる環境を時間単位で手軽に利用可能 • 構築したモデルを他のシステムと連携(API 公開)により直ぐに利用可能 API公開 Azure Machine Learning ① Excel ベースの強力な BI 使い慣れた Excel ベースの UI のため、どの ユーザー部門でも容易に活用ができ、レポー ト表示・項目変更もユーザー主導で Power BI ③-2 データ種類・場所に依存しない Hybrid なデータ結合・共有 • 社内のオンプレ・クラウド環境の構造・非構造データや、 外部のデータを容易に結合で

    協調フィルタリングを利用した推薦システム構築
  • 機械学習のイメージを理解する〜2つの特徴〜

  • アイテム間協調フィルタリング

  • 協調フィルタリング入門

    3. 推薦(レコメンド) • 推薦方法は大きく2つに分類される • 例:レンタルビデオ店 – ファンである監督、好みのジャンルを利用者 に尋ねて、その条件に合ったものを選ぶ ⇒ 内容ベースフィルタリング – 映画趣味が似ている知り合いに、面白かっ た映画を教えてもらう ⇒ 協調フィルタリング 4. 内容ベースフィルタリング 利用者 推薦システム • SFが好き • スピルバーグ • 1990年代 アイテム データベース ジュラシック パ-ク ・スピルバーグ ・1993年 スタ- ウォーズ ・ルーカス ・1977年 5. 協調フィルタリング 利用者 推薦システム • SFが好き • スピルバーグ • 1990年代 ジュラシック パ-ク スタ- ウォーズ キルビル • SFが好き • スピルバーグ • 1990年代 • SFが好き • ルーカス • 2000年代 • アクション • タランテ

    協調フィルタリング入門
  • 【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ - Qiita

    アルゴリズムの説明 ■ 協調フィルタリングとは アイテム利用者の行動履歴を元にレコメンドする方法です。Amazonの『この商品を買った人は、こんな商品も』機能が有名です。協調フィルタリングによるレコメンドはユーザの行動を元にレコメンドする方法です。 ■ 内容ベース(コンテンツベース)フィルタリングとは アイテムの特徴ベクトルで類似度ソートしてレコメンドする方法です。 グルメサイトでユーザが入力した『新宿・エスニック料理』というキーワードに関連付けられたお店が表示される場合が該当します。内容ベースによるレコメンドはアイテムの特徴を元にレコメンドする方法です。 特性の詳細について ■ 多様性 協調: o 内容ベース: x 内容ベースでは商品内容に記載されていない情報はレコメンドされませんが、協調フィルタリングでは他の利用者を通じてレコメンドされるため自身がしらない情報でもレコメンド出来ます。

    【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ - Qiita
  • BERTは本当に人間を超えているのか?自然言語処理の実態と本当の活用方法 | AI専門ニュースメディア AINOW

    Google AI Languageチームが2018年10月に発表した自然言語処理のモデル「BERT」は、質疑応答や自然言語推論といったさまざまな自然言語処理のタスクにおいて先行する言語モデルを凌駕する性能を実現しました。 国内では、2019年2月にチャットボットシステムを展開する株式会社サイシードが、「BERT」を文章の類似度を算出するためのキーワード抽出を自動で行う『sAI FAQ Builder』のサービスをリリースした他、株式会社ABEJAが2019年5月に「BERT」を活用したコンタクトセンター向けの新サービス「ABEJA Insight for Contact Center」をリリースするなど、徐々に活用が進んでいます。 今回取材したのは、ストックマーク株式会社のCTO 有馬 幸介氏です。ストックマークは、組織の情報収集の活性化ツール「Anews」や営業活動をAIを活用して効率

    BERTは本当に人間を超えているのか?自然言語処理の実態と本当の活用方法 | AI専門ニュースメディア AINOW
  • BERTとは|Googleが誇る自然言語処理モデルの仕組み、特徴を解説 | Ledge.ai

    サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

    BERTとは|Googleが誇る自然言語処理モデルの仕組み、特徴を解説 | Ledge.ai
  • データ系エンジニアの職種の違い - satoshihirose.log

    はじめに 自分は Martin Kleppmann が言うデータ指向アプリケーションやそれを実現する周辺の技術領域が好きで、業務としてそのような領域のエンジニアリングを引き続きやっていけたらなと思っています。 世の中には関連する職種の求人が多々ありますが、同じ名前のロールでも職務内容がコンテキストによって異なることが多かったりします。 ここではそれぞれの職種の違いについて自分の観点からまとめます。 1. データエンジニア 求人を眺めていると、データエンジニアは企業によって割と役割がぶれるので分けて説明します。 1-1. 小さめの事業会社のデータエンジニア まずは、小さめの事業会社のデータ分析基盤の構築・運用をするロールです。 ここでは ETL 処理の実装・運用のほかに、各種ツールを使ったデータ基盤の構築・運用知識やクラウド上のアプリケーション構築の知識などが求められることが多いです。 さら

    データ系エンジニアの職種の違い - satoshihirose.log
  • ディープラーニングは万能なのか l DataRobot

    プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat

    ディープラーニングは万能なのか l DataRobot
  • OKRとは? 【Googleが使う目標管理ツール】KPI・MBOとの違い

    Excel、紙の目標設定・評価シートを豊富なテンプレートでクラウド化。 人事評価システム「カオナビ」で、時間が掛かっていたOKR・MBOの問題を解決! ⇒ 【公式】https://www.kaonavi.jp にアクセスしてPDFを無料ダウンロード GoogleやFacebookをはじめとした、シリコンバレーの大企業が積極的に取り入れていることから注目を集めているOKR。革新的な目標設定・管理ツールとして注目されるOKRとは、一体どのようなメソッドなのでしょうか。 ここでは、その概要や従来の管理ツールとの違い、設定方法について解説します。 OKR・MBOを効率化するなら、目標管理も得意な人事評価システム「カオナビ」です。無料の紹介資料は ⇒ こちらから 1.OKRとは? OKRとは目標の設定・管理方法のひとつで、Objectives and Key Results(目標と主要な結果)の略称

    OKRとは? 【Googleが使う目標管理ツール】KPI・MBOとの違い
  • 元ソーシャルゲーム開発者が語る、ガチャの功罪とは──「繊細に綿密に作ったゲームが、ガチャの快感になぎ倒されていく」

    聞き手/TAITAI 聞き手・文/実存 類地健太郎氏ソーシャルゲームに必要なコストが上がりすぎた──今回の取材の趣旨としては、長年ソーシャルゲーム業界でゲームを作り、さまざまなタイトルを手掛けてきた類地さんが、なぜSteamゲームを作ろうとしているのか、をお訊きしたいと思います。 普通に考えたら、独立したとはいえ、スマホのソーシャルゲームをずっと作ってきたという強みがあるのだから、そこで戦えばいいんじゃないかと思うんです。 類地健太郎氏(以下、類地氏): 一番大きな原因としては、「ソーシャルゲームに必要なコストが上がりすぎた」ことですね。開発コストが上がった結果として、成功するメリットよりも、失敗をするリスクの方が大きく見積もられてしまうようになってしまったんです。 一昔前だと『パズドラ』レベルのヒットを狙って、オリジナルタイトルでも数億円規模の開発費が比較的簡単に通ったんですが、今では

    元ソーシャルゲーム開発者が語る、ガチャの功罪とは──「繊細に綿密に作ったゲームが、ガチャの快感になぎ倒されていく」
  • Discordで構築する(ネトゲより楽しい)オンライン協調学習環境のデザイン - Kamihira_log at 10636

    5/11から大学のオンライン授業が始まった。ここまでいろんな実験や準備を重ねてきたので、「とうとうこの日が」となんだか感慨深い。全国の大学がオンライン授業実施に突入しており、それぞれでできることが模索されているのだけど、組織ごとにいろんな問題を乗り越えていかなければならない。どの大学も関係者は死ぬほど頑張っているが、それでも容赦無くトラブルは起こる。 www3.nhk.or.jp 幸いながら僕の勤務先は情報学部ということもあり、教室だけに依存しない学習環境には積極的に取り組んできた。これは同僚が優秀な方々なのも大きい。例えば松永学部長は自ら全学18000人が同時に使うシステム運用の陣頭指揮に当たっているし、教育工学が専門の望月先生は、3月末にはいちはやくオンライン授業の知見をまとめたガイドを公開し、全国の大学でひろく参照された。 www.nikkei.com 加えて、うちの場合はデジタルカ

    Discordで構築する(ネトゲより楽しい)オンライン協調学習環境のデザイン - Kamihira_log at 10636
  • 【スライド約300枚】ベンチャーマネージャーのマニュアル|長村禎庸@EVeM

    マニュアルの概要マニュアルは、「ベンチャー企業のマネージャーに必要な行動の型・知識」を、私のマネジメント・経営の実践経験、及び様々なベンチャー企業の経営アドバイザーとして観察したことを元に体系化してまとめたものです。 総論だけではなく各論に突っ込んだ、ベンチャー企業のマネージャーのための”実務マニュアル”です。 (ベンチャー企業のマネージャーのことを、以下ベンチャーマネージャーと呼びます) ベンチャーマネージャーに必要な以下のことについてまとめました。 ・ベンチャーマネージャーの役割 ・ベンチャーマネージャーの基動作 ・ピープルマネジメントの技術 ・ベンチャーマネージャーの立ち位置と心得 約300枚のスライドでまとめています。 マネジメントというのは「総合格闘技」です。 マネジメントは目標設定だけでもないし、コーチングだけでもなしい、モチベーションコントロールだけでもありません。 あ

    【スライド約300枚】ベンチャーマネージャーのマニュアル|長村禎庸@EVeM
  • slackからの自動打刻システムをサーバレスで作る | 株式会社アンチパターン エンジニアブログ

    slackのメッセージを送ると勤怠管理システムに打刻ができる仕組みを作りました。 構成図は以下の通りです。 「開始」や「終了」のメッセージを送ると、その時刻で打刻が完了する仕組みです。 slackAWSで完結するのものでも良いかとも思いましたが、スプレッドシートへの記録を挟むことでメンバーみんなが確認しやすかったり、無料で利用できるというのもあったためGAS・スプレッドシートも利用しました。 【作成の手順】 1 slackに送った勤怠情報をスプレッドシートに記録させる 2 lambdaから勤怠管理システムに打刻する 3 GASからLambdaを起動する slackに送った勤怠情報をスプレッドシートに記録させるslackのout going webhookと、GASのWebアプリケーションとして導入を利用して連携させる。 まずはスプレッドシートとGASの設定をする。 Google ドライブ

  • GitHub - masuidrive/miyamoto: Google Apps Scriptで書かれたSlack用勤怠管理Botの「みやもとさん」

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    GitHub - masuidrive/miyamoto: Google Apps Scriptで書かれたSlack用勤怠管理Botの「みやもとさん」
  • Slackで勤怠管理する方法 | UX MILK

    今回はSlackで勤怠管理ができる「勤怠管理bot - みやもとさん」の導入方法のご紹介をします。 「みやもとさん」は、飲店向けに予約台帳管理アプリを提供している株式会社トレタの増井さんが作成して公開しているGoogle Apps Scriptで書かれたSlack用の勤怠管理botです。 導入の仕方 GithubSlack用勤怠管理Botの「みやもとさん」サイトより、ダウンロードしてください。 基的には「README.md」に記載された「設置方法」に沿って、導入しますが、(2014年で更新が止まっているためか、)Githubにあるものをそのまま実行すると、Google Apps Scriptの初期化スクリプト起動中に休日を取得するURLで403エラーが発生してしまいます。 手作業で休日を設定することにして、とりあえず該当の以下の箇所を削除して実行しました。 その後は、「READEME

  • FURYU Tech Blog-フリューテックブログ | Furyu Tech Blog

    はじめに この記事はフリューAdvent Calendar 2022の9日目の記事となります。 こんにちは!フリュー株式会社スマートフォンゲーム部で デザイナー/ア

    FURYU Tech Blog-フリューテックブログ | Furyu Tech Blog