トリム平均とは、最小値付近のデータ、最大値付近のデータを除外して計算する平均値のことです。 トリムとは「刈り込む」、「切り込む」という意味です。トリウム平均は、調整平均とか刈込み平均とも呼ばれます。 データを大きさ順に並べて、大きい方と小さい方の両端からそれぞれ何%を取り除いたのかを、頭ににつけて、 ○○%トリム平均 といった言い方をします。 片側5%・片側5%のデータを除去したのであれば、5%トリム平均片側10%・片側10%のデータを除去したのであれば、10%トリム平均 です。 0%トリム平均は、ふつうの算術平均です。取り除く分が0 なのですから、そうなりますよね。 25%トリム平均は、片側25%・片側25%ずつ除外され、全体のデータのうち真ん中の50%分が計算に使われます。これは中央平均ともいいます。 これをさらに進めていって、残りが1 個または2個のデータだけになった場合が、中央値と
地域経済分析システム(RESAS:リーサス)は、地方自治体の様々な取り組みを情報面から支援するために、内閣官房新しい地方経済・生活環境創生本部事務局が提供する、産業構造や人口動態、人の流れなどの官民ビッグデータを集約し、可視化するシステムです。
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】AWS AI/ML@Tokyo #4 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの上総 (Twitter: @tkazusa) です。AWS Japan 目黒オフィスでは、今年からAI/ML関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年6月11日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #4 では、AWS Japan による最新のAI/MLサービスアップデートとその利用用途のご紹介と、お客様活用事例として、Amazon Personalizeの活用事例をお話しいただきました。 「AWS AI/MLサービス概要と最新アップデート」[Slides] アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクト 大
Google Workspace を無料で体験ビジネス メール、ストレージ、ビデオ会議など、さまざまな機能をご利用いただけます。 登録する ※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud では、複雑なクエリを記述できる専門家だけではなく、誰でもデータの力を利用できるようにしたいと考えています。企業が新しい社会に対応する際には、有用なデータに従業員がアクセスして、情報に基づいた意思決定をすばやく行い、ビジネスの成果を向上できるようにすることが重要です。この目標を実現するために、誰でも Google スプレッドシートを使用して膨大なデータセットを簡単に操作できるようにしました。また、データの準備と分析の自動化に役立つインテリジェントな新機能も追加しています。 組み合わせることでさらに便利に: Bi
1. はじめに 2020年6月22日深夜(日本時間)にリモート開催されたISC2020のTOP500セッションで、PFNが作った深層学習用スーパーコンピュータ、MN-3が21.11 GFlops/WのHPLベンチマークの実行性能をあげ、Green500ランキングで500システム中No.1になりました(写真1)。開発チームの一員として、ここに至るまでの苦労の連続を思うと、とても嬉しいです。 なお、同日発表されたTOP500, HPCG, Graph500, HPL-AIベンチマークでは、理研に設置された「富岳」システムが各々500システム中1位、68システム中1位、10システム中1位、2システム中1位と、1位を多数達成したことも、ポスト京プロジェクト(富岳と命名される前の名前)の前座プロジェクトや、システム評価にかかわったものとして嬉しく思います。 このBlogでは最近増えてきてちょっと混乱
連載目次 データセット解説 Titanic dataset(タイタニックデータセット。以下、Titanic)は、「1912年に北大西洋で氷山に衝突して沈没したタイタニック号への乗客者の生存状況」の表形式データセット(=構造化データセット)である(図1、複数の研究者が「Encyclopedia Titanica」上から抽出し、Frank E. Harrell, Jr.氏が取りまとめ、Thomas Cason氏が大幅に更新&改善して作成されたデータセットである)。 Titanicは、主に分類(つまり「生存状況の予測」)を目的としたディープラーニング/機械学習/統計学の研究や初心者向けチュートリアルで使われている(※ただし、ディープラーニングを行うにはデータ数が1309件と少なすぎる点に注意が必要だ)。特に、Kaggleの初心者チュートリアル「Titanic: Machine Learning
計算機科学の分野において功績を収めた人物に贈られるチューリング賞を2018年に受賞した、Facebookの人工知能部門におけるチーフ研究者、ヤン・ルカン氏は、人工知能および機械学習における人種差別の議論で多くの非難を受け、Twitterアカウントを停止することを発表しました。 Yann LeCun Quits Twitter Amid Acrimonious Exchanges on AI Bias | Synced https://syncedreview.com/2020/06/30/yann-lecun-quits-twitter-amid-acrimonious-exchanges-on-ai-bias/ きっかけは2020年6月20日に、デューク大学が人工知能アルゴリズムを用いた高品質の画像生成に関する研究結果をTwitter上で公表したことから始まりました。 Face Depi
Launch VS Code Quick Open (Ctrl+P), paste the following command, and press enter. Pylance Fast, feature-rich language support for Python Pylance is an extension that works alongside Python in Visual Studio Code to provide performant language support. Under the hood, Pylance is powered by Pyright, Microsoft's static type checking tool. Using Pyright, Pylance has the ability to supercharge your Pyth
Anscombeの例¶平均や標準偏差、相関係数といった基本統計量は重要ですが、散布図の外観が全く異なっていてもこれらの基本統計量が(ほぼ)同一となることは起こりえます。このような例としてAnscombeの例 (Anscombe's quartet) が有名です。Seabornを用いると、このAnscombeの4つの例は簡単に描画することができます。 Anscombe’s quartet — seaborn 0.10.1 documentation import seaborn as sns sns.set(style="ticks") # Load the example dataset for Anscombe's quartet df = sns.load_dataset("anscombe") # Show the results of a linear regression wit
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q:異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A:書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍(入門 機械学習による異常検知)を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります(^^; ただ、こちらの本はディープラーニング系
Interfaceに一本記事をのせてもらいました。 詳細は雑誌を参照してください(笑) TensorFlow Lite for Microcontrollersとは? https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers 上記のもので、マイコン向けに簡略化された機械学習プラットフォームのTensorFlowです。ESP32もサポートされており、ESP-IDF4.0でビルドすることが可能です。 Arduino IDE用ライブラリ https://github.com/tanakamasayuki/Arduino_TensorFlowLite_ESP32 動かし方の解説が面倒だったので、Arduino IDE用のライブラリを作成しました。ライブラリマネージャーから「TensorFlowLite_ESP32」でインストールできます。 M5StickC(
これまでの私たちの働き方を一変させた、新型コロナウイルスの流行。それまで遅々として進まずにいたリモートワークも、相当数の企業で導入されるに至りました。この潮流はコロナ後も続くのでしょうか。今回のメルマガ『週刊 Life is beautiful』では著者で世界的エンジニアの中島聡さんが、コロナ後に起こる労働と社会階層の変化を予測。さらに日本が今のまま変わることがなければ、「8割が負け組」という社会が到来すると警告しています。 プロフィール:中島聡(なかじま・さとし) ブロガー/起業家/ソフトウェア・エンジニア、工学修士(早稲田大学)/MBA(ワシントン大学)。NTT通信研究所/マイクロソフト日本法人/マイクロソフト本社勤務後、ソフトウェアベンチャーUIEvolution Inc.を米国シアトルで起業。現在は neu.Pen LLCでiPhone/iPadアプリの開発。 コロナ後の世界:社会
re:Invent2019 で発表されていた機械学習でコードレビューをしてくれるサービス、Amazon CodeGuru がついに GA されました! Amazon CodeGuru とは Amazon CodeGuru は、自動化されたコードレビューとアプリケーションパフォーマンスの推奨事項を提供する機械学習サービスです。アプリケーションのパフォーマンスを損なう最もコストがかかるコード行を見つけ、一晩中トラブルシューティングを続けるのに役立ちます。さらにコードを修正または改善するための具体的な推奨事項を示してくれます。 CodeGuru によるコードレビューはルールマイニングと、ロジスティック回帰とニューラルネットワークの組み合わせを活用した教師あり機械学習モデルを使用して行われます。CodeGuru の機械学習モデルには、Amazon 内部での数十万のプロジェクトと 10000 を超え
リンク Yahoo!ニュース 個人 藤井聡太七段(17歳)最強将棋ソフトが6億手以上読んでようやく最善と判断する異次元の手を23分で指す(松本博文) - Yahoo!ニュース 棋聖戦五番勝負第2局。王者・渡辺明棋聖(36歳)に対して藤井聡太七段(17歳)が見せた受けの名手がありました。それは最強将棋ソフトが6億手を読んでようやく最善と判断できるものでした。 785 users 3146 リンク Yahoo!ニュース 藤井聡太七段はもはやAIを超えたのか?「衝撃の一手」から3日、王位戦に挑む。(Number Web) - Yahoo!ニュース 第61期王位戦(新聞三社連合主催)七番勝負第1局が7月1、2日に行われる。 現在、渡辺明棋聖(棋王、王将=36)との棋聖戦五番勝負にも登場している藤井聡太七段(17)が木村一基王位(47)に挑 1 user 46
「敵対機械学習」(AML)という用語は、人工知能(AI)モデルと機能を標的とする敵対的攻撃の研究と設計に関する研究分野を表します。シンプルな定義ではありますが、最も知識のあるセキュリティ実務家も関心を寄せています。この脅威の増加に対する読者の理解を高めるために、「モデルハッキング」という用語を生み出しました。このブログでは、この非常に重要なトピックを解読し、自動運転の重要な脅威に対するマカフィーのAdvanced Analytic Team(AAT)とAdvanced Threat Research(ATR)の共同の取り組みによる調査結果など、現実世界への影響の例を紹介します。 1.はじめに(基礎) AIはほとんどの市場で機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、および実際のAIを含むと解釈されており、ここではAIのこの一般的な用語を使用することにします。AI内で、モデル(ビジネス結果
データアナリティクス事業本部の貞松です。 本日(2020/7/1)より、クラスメソッドも17期目に突入ということで今期も飛ばしていきましょう。 本日は機械学習系ウェビナーという位置付けで「AWSではじめる機械学習 Amazon Forecastで時系列予測!」というタイトルのウェビナーに登壇致しました。 先週末にDevelopers.IO 2020 Connectで登壇してから、中一週間以内での連投ということで強肩ぶりをアピールしていきます。 本記事では、都合によりセッションスライドの添付はありませんが、代わりにセッションの概要と所感、QAのまとめを記載致します。 セッション概要 AWSではじめる機械学習と銘打って、まずはスコープを絞り込んで小さく簡単に始められるようにという思いを込めてAmazon Forecastを題材にしました。 発表の流れとしては以下の通りです。 そもそもの時系列予
Amazon Web Servicesは、機械学習のモデルによるコードレビューを自動的に行い、問題があると思われる部分や性能低下につながっている部分などを指摘してくれるサービス「Amazon CodeGuru」が正式版となったことを発表しました。 New #AWSLaunches! Find your most expensive lines of code & improve code quality with Amazon CodeGuru - now generally available Amazon Athena adds support for Partition Projectionhttps://t.co/GEbCPE0bGQ pic.twitter.com/6GpEFh8VPP — Amazon Web Services (@awscloud) June 29, 2020
Overview This page has links for downloading the Tiny Images dataset, which consists of 79,302,017 images, each being a 32x32 color image. This data is stored in the form of large binary files which can be accesed by a Matlab toolbox that we have written. You will need around 400Gb of free disk space to store all the files. In total there are 5 files that need to be downloaded, 3 of which are larg
米マサチューセッツ工科大学(MIT)は6月29日(現地時間)、多数のAIシステムのトレーニングに利用されてきた8000万点以上の画像を集めたデータセット「Tiny Images」をオフラインにしたと発表した。カテゴライズの用語に差別的なものがあると指摘されたため。 MITのアントニオ・トラルバ教授は声明文で、「影響を受けた可能性のある人々に謝罪する」と語った。 問題を指摘したのはプライバシー関連の米新興企業UnifyIDのチーフサイエンティスト、ビナイ・プラブー氏とアイルランド国立大学ダブリン校のアベバ・ビルハネ教授。両氏は6月25日、「Large image datasets: A pyrrhic win for computer vision?」(リンク先はPDF)という匿名の論文(7月1日に正式版を公開)で、Tiny Imagesに女性の画像に「売春婦」というラベルが付いていたり、黒
ガートナー社によると、新型コロナのパンデミック以前にビジネスを行うために構築された機械学習モデルは、経済がロックダウンから立ち直るにつれもはや有効ではなくなり、企業は機械学習と企業データ管理において新たな課題に直面することになるという。 同社の調査グループは、「新型コロナの余波による極端な混乱により ... 過去のデータに基づいた多くのモデルが無価値になってしまった」と報告している。 例えば、製品推奨エンジンやネクスト・ベスト・オファーに機械学習を一般的に使用している企業は、そのアプローチを再考する必要があるだろう。教師あり機械学習モデルを再訓練するに十分なコロナ後のデータがないため、機械学習技術の幅を広げる必要がある。
インターヘッド株式会社(本社:東京都港区、代表取締役:小林 清剛)が運営する「投げ銭投稿サイト Baskadia(バスカディア)」は、2020年7月より、機械学習で投稿作品の言語を自動検知し、各言語のページに適切に表示する機能を追加いたしました。 『投げ銭投稿サイト Baskadia(バスカディア)』 ▼ サービスURL https://baskadia.com/ja ▼ 公式Twitter https://twitter.com/baskadia ■ Baskadiaの概要 投げ銭でクリエイターを応援できる投稿サイトです。 漫画、小説、イラスト、写真、ブログなど、様々な作品を投稿できます。 基本無料で、見やすさ、使いやすさが特長です。 他のユーザーに二次創作や翻訳を許可・依頼できるコラボ機能があります。 ■ Baskadiaの背景 現在、インターネット上には多くの優れた作品が無料で公開さ
保険業界は他の金融サービスと比較してイノベーションが遅れており、大規模なコスト削減の機会を逸している。 Business Insider Intelligence この記事はビジネスインサイダー・インテリジェンスのプレミアム・リサーチ・レポート「保険業におけるAI活用(The AI in Insurance)」のプレビュー版。レポート完全版(有料)はこちらから 保険業界は他の金融サービスと比較してイノベーションが遅れており、大規模なコスト削減の機会を逸している。 保険会社にとって最も利益に直結しやすい改革が、人工知能(AI)の導入だ。金融とテクノロジーに関する調査・分析を行うAutonomous NEXTのレポートによると、保険会社がフロントオフィス、ミドルオフィス、バックオフィスの全部門でのAI活用で削減できるコストは、2030年までに3900億ドル(約42兆円)にのぼるという。特にフロ
Raspberry Pi is excited to bring the Khronos OpenVX 1.3 API to our line of single-board computers. Here’s Kiriti Nagesh Gowda, AMD‘s MTS Software Development Engineer, to tell you more. OpenVX for computer vision OpenVX™ is an open, royalty-free API standard for cross-platform acceleration of computer vision applications developed by The Khronos Group. The Khronos Group is an open industry consort
他の方が書かれている記事の方が最新の状況を書かれていますので、ぜひそちらを参照ください。 OpenVX SDKの調査 OpenVXの仕様が発表されたとき、画像認識技術のライブラリが標準化されていくんだと期待を持った。仕様のドキュメントを読んだときに、実際にこの実装を作るのは簡単じゃないだろうと感じた。仕様が発表されてから、OpenVXの実装がでるのはまだかなと思いつつ、年は流れた。 最近Jetsonを調べている中で、OpenVXに対する実装のライブラリが提供されていることを知った。 Khronos OpenVX Portable, Power-efficient Vision Processing OpenVX 1.2 Specification updated April 27, 2017 OpenVX 1.2 Specification pdf updated April 27, 20
EDIT: OpenVX 1.3が公開され、しかも、 タイリングやOpenCLカーネルを含む、大巾に拡張されたOpenVX 1.3サンプル実装 が提供されている。マジかよ。 Khronosのプレスリリース 。 設営やQAに使っている内製のCVフレームワークを標準ベースにしようということでOpenVXはどうかと検討している。...ちょっと厳しいかなという感想。 OpenGLがDirectXに比べて遅れていた時期があった(そしてOpenGLは止まってVulkanとかWebGPUになった)けど、ちょうどCVもそういう時期なんではないかと思う。 OpenVXとは OpenVX( https://www.khronos.org/openvx )はOpenGLやVulkan、OpenCLで知られるKhronosの規格で、 OpenCVの提供するような画像処理プリミティブで標準化できそうなものを抜き出し
Announcing Pylance: Fast, feature-rich language support for Python in Visual Studio Code We are excited to announce Pylance, our fast and feature-rich language support for Python! Pylance is available today in the Visual Studio Code marketplace. Pylance depends on our core Python extension and builds upon that experience, for those of you who have already installed it. Optimized performance Pylanc
そうなんです。 2020年夏、ページの読み込み中にレイアウトがシフトしないように、img要素にはwidthとheight属性を記述するのがいいらしいんです。 <img src="link/to/image.jpg" width="300" height="400" alt="画像の説明"> その昔、これが普通の時代もあったんですけどね。レスポンシブな時代にはwidthとheight属性を書かないのが一般的(?)になっていました。また、widthとheight属性が記述してあってもCSSでwidth: 100%; height: auto;が指定されているとレイアウトシフトが発生してしまっていました。 参考: img要素のサイズ属性の記述の有無についてのTwitterのアンケート なんでいまさら? なぜなら、2019年の後半にブラウザにレイアウトシフトを回避するための新たな機能が実装されたか
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
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