AI IoT

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「JupyterLab」ベースのノートブック開発環境でAWSリソースを利用:

AWSはJupyterノートブックを使用して機械学習を学び、実験できる無料サービス「Amazon SageMaker Studio Lab」のプレビュー版を発表した。クレジットカード番号は不要であり、AWSアカウントすら必要ない。

(2021/12/03)

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僕たちのKaggle挑戦記:

Kaggle公式「機械学習」入門/中級講座の次は、本稿で紹介する動画シリーズで学ぶのがオススメ。記事を前中後編に分け、後編では交差検証を用いたモデルのスタッキングやブレンディングを試した体験を共有します。

(2021/12/02)

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AWSチートシート:

AWS活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は、AWSのAIドキュメント分析サービス「Amazon Textract」をPythonで利用する方法を紹介する。

(2021/12/02)

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会話を録音しなくても利用可能:

大日本印刷は、顧客が話す声から顧客の感情をAIでリアルタイムに解析し、その結果を接客オペレーターに通知するシステムを開発した。リモートで接客中のオペレーターに顧客の感情を伝えることでより効果的な接客、商談を支援するという。

(2021/12/01)

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僕たちのKaggle挑戦記:

Kaggle公式「機械学習」入門/中級講座の次は、本稿で紹介する動画シリーズで学ぶのがオススメ。記事を前中後編に分け、中編ではOptunaを使ったハイパーパラメーターの自動チューニングを試した体験を共有します。

(2021/12/01)

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「業務時間を年間1000時間以上削減する」:

キリンビールとNTTデータは、AIを活用して、ビール類製造の「仕込」「発酵」工程の最適な「仕込・酵母計画」を自動的に立案するシステムを開発した。熟練技術を確実に伝承できるようにすると同時に、年間1000時間以上の時間削減を見込んでいる。

(2021/11/30)

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解決!Python:

sysモジュールとplatformモジュールが提供する属性や関数、あるいはpythonコマンドを使ってPython処理系のバージョンを確認する方法を紹介する。

(2021/11/30)

ローカル5Gを活用している企業の割合は約15%:

IDC Japanは「データ利活用統括者調査」と「IoT担当者調査」の結果を発表した。データ利活用に関する課題は「取り組みの成熟レベル」によって多様化していることが分かった。

(2021/11/29)

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僕たちのKaggle挑戦記:

Kaggleの世界に足を踏み出すべく、Titanicコンペティションに参加してみました。今回はベースラインモデルの作成とユーティリティースクリプトの記述を中心に見てみます。

(2021/11/26)

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現在のビジネス環境に合わせた見直しを実施:

データサイエンティスト協会は、「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の第4版と、「2021年版 タスクリスト ver.3」を公開した。スキルチェックリスト第4版は、現在のビジネス環境や実態に合わせて全面的に見直したという。

(2021/11/25)

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数学×Pythonプログラミング入門:

微分法に関する数値計算のプログラミング方法を見ていく。最初に定義通りに計算する方法を、次に微分方程式を簡単に数値計算する方法を紹介。最後に、ルンゲ・クッタ法と呼ばれる精度のよい近似方法を見る。

(2021/11/25)

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「社内でAIを試したい」「最新のAIツールを探している」人に:

アイスマイリーは「データ分析AIカオスマップ」を公開した。「社内でAIを試したい」「最新のAIツールを探している」といった人に向けて、活用したいデータ別に100種類のAIソリューションをまとめた。

(2021/11/24)

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解決!Python:

datetimeクラスのstrptimeクラスメソッドを使って、文字列として表現されている日付や時刻からdatetime型のオブジェクトを作成する方法を紹介する。

(2021/11/24)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「残差平方和」「二乗和誤差」について説明。残差平方和は、線形回帰の最小二乗法で用いられる関数の一つで、各データに対して「観測値と予測値の差(=残差)」の平方値を計算し、それを総和した値を表す。二乗和誤差は、損失関数の一つで、各データに対して「予測値と正解値の差(=誤差)」の二乗値を計算し、それを総和した値、もしくはさらにそれを2で割った値を表す。

(2021/11/22)

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Visual Studio Codeで快適Pythonライフ:

VS Code用の拡張機能「GitLens」を使うと、特定の行を誰が書いたのかの確認や、リビジョン間のナビゲーションを簡単に行えます。

(2021/11/19)

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解決!Python:

datetimeクラスのisoformatメソッドとfromisoformatクラスメソッドを使って、datetimeオブジェクトをISO 8601形式の文字列表現に変換する方法と、その逆を行う方法を紹介する。

(2021/11/16)

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AutoML OSS入門(6):

AutoML OSSを紹介する本連載第6回は、ローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」を解説します。さまざまな機械学習ライブラリのラッパーであるPyCaretは、データ分析のあらゆる工程でコードの行数を削減します。

(2021/11/16)

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Visual Studio Codeで快適Pythonライフ:

VS CodeのGitHub Pull Requests and issues拡張機能を使って、issueを作成する方法を紹介します。

(2021/11/12)

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自治体のAI導入事例を基に作成:

アイスマイリーは、自治体のAI導入事例をまとめたカオスマップを公開した。自治体のAI導入事例を「議事録」「画像認識」「チャットbot」などのカテゴリーに分けて、AI製品の提供ベンダーをマッピングしている。

(2021/11/10)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「マンハッタン距離」「ユークリッド距離」について説明。いずれも2点間の距離を計測する方法のこと。マンハッタン距離とは、碁盤の目状の道を縦に横にとタクシーが進むようにn次元の距離(=差)の絶対値を合計することで距離を計算する方法。ユークリッド距離とは、n次元の距離(=差)の二乗値を合計した値の平方根を求める(=ピタゴラスの定理を適用する)ことで直線的な最短距離を計算する方法を意味する。

(2021/11/10)

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解決!Python:

datetimeモジュールとtimeモジュールには、それらが提供する日付/時刻のデータを書式化するために使えるstrftime関数/メソッドがある。それらの使い方を紹介する。

(2021/11/09)

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Kaggle入門:

2021年度リクルート入社の2人のKaggle Grandmasterにインタビュー。Kaggle Grandmasterを目指すために意識しておくべきポイントや戦略について解説する。これを読んで、データサイエンティストとして“最高峰”の称号を目指そう。

(2021/11/08)

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Visual Studio Codeで快適Pythonライフ:

VS Codeの拡張機能「GitHub Pull Requests and Issues」を使って、VS Code内からプルリクエストを作成する方法を紹介します。

(2021/11/05)

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アナログメーターの情報もリアルタイムで収集可能に:

セイコーソリューションズは「エッジAI IoTゲートウェイソリューション」を開発し、2021年度中に提供を開始する。第1弾として、工場DXに向けたエッジAI画像認識IoTゲートウェイによる「アナログメーター読み取りソリューション」を提供する。

(2021/11/04)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「相対絶対誤差」「相対二乗誤差」について説明。相対絶対誤差は、平均絶対誤差を平均絶対偏差(=データの広がり具合)で割ることでスケールを調整(=相対化)した評価値を表す。相対二乗誤差は、平均二乗誤差を分散(=データの広がり具合)で割ることでスケールを調整(=相対化)した評価値を表す。

(2021/11/04)

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解決!Python:

Pythonに標準で付属するdatetimeモジュールとtimeモジュールを使って、現在の日付と時刻を取得する方法を紹介する。

(2021/11/02)

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AI・機械学習のデータセット辞典:

自然言語処理系のデータセットが簡単に使えるHugging FaceのDatasetsを紹介。データセット一覧ページでは、フィルタリングしながら人気順でデータセットを探せる。各データセットページでは、データセットの概要説明が掲載されているだけでなく、データセット内容を表示する機能や、データセットを使うための基本コードを取得する機能もある。

(2021/11/01)

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Visual Studio Codeで快適Pythonライフ:

ローカルリポジトリをVS Codeを使ってサクッとGitHubへ発行したり、リモートリポジトリをローカルな環境にクローンしたりしてみましょう。

(2021/10/29)

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AutoML OSS入門(5):

AutoML OSSを紹介する本連載第5回は、ノーコードでAutoMLが実行できるOSS「H2O」を解説します。H2Oは、最小限の時間で最適なモデルの構築を目指すだけでなく、分散処理フレームワークを活用した大規模なデータセットの高速処理や、Python以外の手法による機械学習の実現など、さまざまなニーズを満たす機能が実装されています。

(2021/10/29)

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Googleスプレッドシートで実現:

Googleは表計算ツール「Googleスプレッドシート」の数式の入力支援機能を改善した。AI予測モデルを追加することで、より適切な候補を提示できるという。

(2021/10/28)

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AWSチートシート:

AWS活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は、AWSのAI画像/動画分析サービス「Amazon Rekognition」をPythonで利用する方法を紹介する。

(2021/10/28)

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