人工知能（AI）を利用した製品やサービスが日常にますます浸透していく中、これまで以上に「誰がAIを開発しているか」が重要になっている。AI開発にはそれに携わる人たちの世界観が深く反映され、担当者の倫理観や設計の選択に囚われがちだからだ。より広範かつ多様な人々の役に立つAIを構築するには、開発者の多様性が欠かせない。その妨げになっているのが、高度なAI人材をはじめとする重要なリソースが、ごく一部の都市に集中していることだ。本稿では、AI人材が集積している都市「世界トップ50」を特定し、そこから得られた知見を通じて、企業が取るべき戦略を論じる。 人工知能（AI）は一つの節目を越えたといえるだろう。「AIはこの5年の間に、もっぱら大学の研究室のような高度にコントロールされた環境で用いられるものから、実社会で人々の生活に影響を及ぼすものへと大きな飛躍を遂げた」と、スタンフォード大学のプロジェクト「
結論・サンプルコード 回帰のデータセットが欲しい場合、ボストンデータセットではなく、カリフォルニアデータセットを使いましょう。 ソースコード from sklearn.datasets import fetch_california_housing california_housing = fetch_california_housing() train_x = pd.DataFrame(california_housing.data, columns=california_housing.feature_names) train_y = pd.Series(california_housing.target) train_x.head() train_y.head() 結果 0 4.526 1 3.585 2 3.521 3 3.413 4 3.422 背景 ボストン住宅価格データはポリ
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","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
はじめに 医療・介護・ヘルスケア・シニアライフの4つの領域で高齢社会の情報インフラを構築している株式会社エス・エム・エスのAnalytics&Innovation推進部（ 以下、A&I推進部）でデータ分析基盤開発を担当している長谷川です。 A&I推進部はエス・エム・エス社内のデータを横断的に収集し、データの分析や加工から、データに基づく施策までを行う部門で、現在は介護事業者向け経営支援サービスである「カイポケ」や、介護職向け求人情報サービスである「カイゴジョブ」のデータ分析やレコメンドシステムの開発を行っています。 今回はその中で「カイゴジョブ」における介護求人の課題をディープラーニングによる分類モデルで改善した取り組みについて紹介します。 介護業界の課題 具体的な説明に入る前に、簡単に介護求人の課題感を説明します。 ご存じの通り、昨今の日本は少子高齢化が進み、介護にまつわる課題が毎日のよ
（※本記事のML基盤は下記に更改されました。よろしければ下記の技術記事をご覧ください） https://www.wantedly.com/companies/bandainamco-nexus/post_articles/891629 こんにちは！ バンダイナムコネクサスのデータ戦略部で機械学習PJTのPMをしている高野です。 データ戦略部ではグループ内事業の意思決定に貢献するために様々な分析PJTを進めていますが、同時に機械学習機能開発も行っています。 そこで今回の記事では機械学習機能提供の要となるML基盤について紹介します。 ML基盤とは？下記図のように、ML基盤とはバンダイナムコグループ内の各サービスに対して機械学習機能を提供するシステムになります。 (機能提供対象としているサービス一覧はこちら) 機械学習モデル開発 / デプロイは機械学習エンジニアが担当し、基盤開発 / 安定稼働を
1. スパークス・アセット・マネジメント株式会社 運用調査本部 ファンドマネージャー 兼 上席研究員 水田孝信 本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません． すべては個人的見解であります． 2022/1/17 この資料は以下からも、ダウンロードできます: https://mizutatakanobu.com/2022AI.pdf 金融資本市場論 第7講 テクノロジーの進化と金融資本市場 金融資本市場論 第7講 テクノロジーの進化と金融資本市場 mizutata [at] gmail.com @takanobu_mizuta (twitter) https://mizutatakanobu.com 1 金融業界における人工知能 金融業界における人工知能 https://ocw.kyoto-u.ac.jp/syllabus/?act=detail&
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