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ブックマーク / ledge.ai (17)
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nminoru 2022/01/14
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データ分析のはじめの一歩を無料で学べる 総務省監修の高校教材『データサイエンス・データ解析入門』がpdfで公開 | Ledge.ai
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説明可能なAIに関する名著 日本語訳が無料に、データサイエンティストが執筆 | Ledge.ai
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『データ分析のための統計学入門』PDFが無料に：今月のAIニュース8選 | Ledge.ai
画像はUnsplashより 日々、目まぐるしく進化、発展を遂げるAI（人工知能）業界。さまざまな企業が新しいサービスを開始したり、実験に取り組んだりしている。 そこで本稿ではLedge.aiで取り上げた、これだけは知っておくべき、4月掲載のAIに関するニュースをお届けする。AIの活用事例はもちろん、新たな実証実験にまつわる話など、本稿を読んでおけばAIの動向が見えてくるはずだ。 Pythonの基礎やDXの事例を学べる講座が無料に 経済産業省は、AIやデータサイエンスなどのデジタルスキルを学べる、無料オンライン講座を紹介する「巣ごもりDXステップ講座情報ナビ」を公開している。 シスコシステムズ合同会社が提供する「IoT／DX入門」では、DX（デジタルトランスフォーメーション）とは何かを理解し、DXがいかに経済的成長機会を生み出しているか学べるという。具体的には、DXを支えるテクノロジーとして
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『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
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無料の統計学講座が開講、多変量データの解析法を学べる | Ledge.ai
画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科
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AWS、PythonでMeCabを使う際の語彙データを無料公開 | Ledge.ai
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社（Amazon Web Services、AWS）は、同社のオープンデータセットに、日本語自然言語処理で定番の形態素解析器である「MeCab」を、ラッパーライブラリであるfugashi経由でPythonで使用する際の語彙（ごい）データに加えた、と公式ブログで明らかにした。 多くの機械学習デベロッパーが、AWS上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルを構築している。なかでも、自然言語処理をする際には、対象言語の特性に即した形で前処理をする必要がある。日本語の自然言語処理を実施する際には、一般的に「形態素解析」と呼ばれる文章の分解処理を前位処理として実施する。 日本語形態素解析をするためには、日本語の語彙データが必要になる。語彙データは大きなサイズになるだけではなく、これらを用いた計算の際にも大量のGPUおよびCPUが求められる。そのため、従来このよ
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プログラミング不要のAI開発ツール登場、マウスで操作するだけ | Ledge.ai
プログラマーもいない。データサイエンティストもいない。そもそも開発未経験だ。そんな組織でも、ボタン操作だけで独自の物体検知AIシステムを構築できるサービスがはじまった。 株式会社ヒューマノーム研究所は2月18日、「Humanome Eyes Workstation(ヒューマノーム・アイズ・ワークステーション)」の販売開始を発表した。ヒューマノーム・アイズ・ワークステーションは、プログラムを1行も書くことなくボタン操作で開発可能なプラットフォームだ。 本製品は、専門人材の育成や開発の外注前に、まずは自分たちでトライアルAIを作って試すことで「今、本当に欲しいAI」を見極めて本格開発に移りたい企業向けとなっている。 ＞＞「Humanome Eyes Workstation」 AI作成への第一歩を後押しする統合システムプレスリリースによると、人工知能開発に適した高性能ハードウェアに、AI学習環境
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モデルが古い？再学習は？AI導入”後”の運用をマイクロソフトに聞いた | Ledge.ai
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30日のデータ統合作業を1時間で。NECが多様なデータの意味推定が可能な独自AI技術を開発 | Ledge.ai
TOP > Article Theme > AI（人工知能）ニュース > 30日のデータ統合作業を1時間で。NECが多様なデータの意味推定が可能な独自AI技術を開発 Photo by Mika Baumeister on Unsplash NECは、多種多様なデータの本質的な意味をAIで推定する「データ意味理解技術」を開発したと発表した。従来、専門家が膨大な時間をかけて行っていた分野や業種の異なる複数の表データの統合作業を、高速・高品質に自動化するもの。 多様なデータ統合に膨大な時間がかかっていた近年、データ流通基盤や情報銀行など、データを部門間、企業間、業界間で共有、統合することで、横断的な分析を行う取り組みが活発化している。 保有者の異なるデータを横断的に分析するには、表名や列名が統一されていない多様なデータを結合することが必要だ。 作業者、企業、業界毎の違いから表名/列名には大きな表
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4時間でディープラーニングの学習モデルが作れる？ソニーのGUIツール「Neural Network Console」の研修に参加してみた | Ledge.ai
そのソニーが、もともと社内開発用だったNeural Network Consoleをサービスとして展開し、ディープラーニングの基礎からNeural Network Consoleのハンズオントレーニングまでの研修サービス「Neural Network Console スターターパック」の提供を開始しました。 さっそくLedge.ai編集部で参加してきたので、本記事ではポイントを絞ってお伝えします。 講師：小林 由幸氏 ソニー株式会社 ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 / シニアマシンラーニングリサーチャー 2003年より機械学習技術の研究開発を始め、音楽解析技術「12音解析」のコアアルゴリズム、認識技術の自動生成技術「ELFE」などを開発。近年は「Neural Network Console」を中心にディープラーニング関連の技術・ソフトウェア開発を進める 「ディープラーニング
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日本語からSQL文を生成！リクルートのAI A3RT「SQL Suggest API」でクエリを作る | Ledge.ai
TOP > Technology > AI（人工知能） > 自然言語からSQL文を生成！リクルートのAI A3RT「SQL Suggest API」でクエリを作る データベースから任意のデータを引っ張ってくるために必要な、SQL文。 たとえば、 SELECT name FROM member WHERE gender = male;という命令（クエリ）を出すことで、データを取得します。上記のSQL文を日本語に変換すると「性別が男性である名前をmemberテーブルから取得」となります。 エンジニアであれば、さくっとこなせるかもしれませんが、サービス改善などのPDCAをスピーディーに回すとなると、マーケティング担当者やいわゆるWeb担当者も、扱えるほうがいいに決まってますよね。 ただ、やはりハードルが高いのも事実。 そこで紹介したいのが “日本語の質問文をSQLに変換する” リクルートAI A
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SONYの本気！AI開発ツール『Neural Network Console』が現場の常識をぶっ壊す | Ledge.ai
SONY『深層学習モデルの開発ハードル無くそう』 TensorFlow、Keras、Theano、Caffeなど。これまでディープラーニング向けライブラリといえば、海外勢が圧倒的…という状況でした。 が、そんな状況が いきなりひっくり返る かもしれません。 なんとあの SONY がGUI&プログラミングいらずなAI開発ツールをリリース。突如無料で開放してくれたんです。 関連記事：ディープラーニングとは｜AI・人工知能・歴史・仕組み・学習手法・活用事例 関連記事：ニューラルネットワークとは｜AI・人工知能・仕組み・歴史・学習手法・活用事例 その名も『Neural Network Console』 ざっと紹介するとつまり “簡単にディープラーニングを行えるGUIツール” ということなんですが、なにより『ヤバイ』のが下記の特長点。 Windows対応！！ というわけで伝えるべき点が多すぎるリリー
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Amazonの侵略。AWS AI ソリューション『Polly』『Rekognition』の凄さ | Ledge.ai
もう見出しで全部いいきっちゃってますが、要するに読み上げツールの1つです。 今のところ24の言語に対応し、言語によっては（日本語は1パターンのみですが）複数のキャラクター選択も可能。もちろんアプリやWebからの呼び出しもカンタンという便利なサービス。 仕組みとしては以下のような感じ つまりテキストを意味分類し、指定言語において『その文脈で読み上げるには何が適切か』をまず判断。 さらにそこから『この文節の並びならこんな抑揚になるはず』という音韻を学習データから作成。調整して出力するイメージらしいですね。 この仕組みなら、例えば日本語特有の『かなカナ仮名＆アルファベット混じり』のテキストでも割となんとかしてくれたりしちゃいます。 これは既存テキストを上手く活かしたい場合にかなり有用ですね。安すぎるほど安いですし。 実際のデモ例 別タブで再生する場合はこちら リップシンクに使える？スピーチマーク
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