手書きの帳票やPDF等の電子書類からデータを抽出するソフトウェアのまとめ。OSSからソリューションまで、最近のものが幅広く紹介されている。pdfminver.sixベースのpdfplumberは要チェック。 https://t.co/bmxf9jU3oa
AIの課題は「ルールを見つける」ことAIは自らルールを発見できるのか？ / Credit:Depositphotos圧倒的な学習能力と計算能力を有するAIでも、人間の知性には遠く及びません。 実際、チェスや囲碁、将棋などで人間に勝利するAIでさえ、前提つまりルールは人間が教えてあげなければいけません。 つまり人間のように、「ルールブックを読まなくても、なんとなくルールを把握していく」ことはできないのです。 そしてこの問題はゲームAIだけでなく、すべてのAIが次の段階に進むための大きな課題でもあります。 仮にAIが「環境や状態から特定のルールを見つけ出して、最善の決定ができる」のであれば、人間以上の学習能力と計算能力を生かして、ある意味人間を超えることができるでしょう。 では、AIは「ルールを発見する」という課題を達成できるのでしょうか？ 答えはYesです。 なぜなら人工知能企業DeepMi
2020-12-26 TensorFlowの勉強をしていたら、Apache beam を前処理に採用していたケースがあり、興味を持ったので深堀りしてみます。 興味が湧いたモチベーションとしては、 データ量が増加しても前処理部分を難なくスケールできそう(前処理部分をスケールさせて高速に実験を回したい、並列化などはすべて良い感じにbeamに任せれそうバッチとストリーミングの両者に対応可能なので、柔軟な機械学習の推論サービスが提供できるのでは? (GCPの参考資料 Data preprocessing for machine learning: options and recommendations)Apache beam を触りつつ分散データ処理を学びたいhttps://github.com/jhuangtw/xg2xg#services を見てみるとGoogle 内部のFlume という並列
今のニーズに応えまくった結果生み出された感がすごいな https://t.co/czuUpSSnCO
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
