こんにちは、AI・機械学習チームの浮田 (id:uKita) です。 今年のMultinational Association of Supportive Care in Cancer (MASCC)という国際学会にて、私たちのチームがサポートしてきた研究開発がオーラル発表されたので、今回はその内容について紹介します。発表のアブストラクトはこちらです。 www.eventsforce.net 臨床AIの開発 今回の研究の背景 データセット 解析 データ量があまり多くないことへの対処 画像の前処理 結果 データ量と精度の関係 まとめ We're hiring! 臨床AIの開発 AI・機械学習チームでは、臨床現場で活用できるAIの開発に取り組んでいます。これまで、間質性肺炎の診断AIやCOVID-19肺炎の重症化を予測するAIをはじめ、様々な疾患や症状を対象にモデルを開発してきました。これらの

Linux Foundationは、edXプラットフォームを通じて、オープンソースやその他のソフトウェアの安全な使用・開発についての無料オンラインコース「セキュア ソフトウェア開発」を提供している。今回発表されたのは、第2部の「セキュア ソフトウェア開発：実装（LFD105-JPx）」。 本トレーニングは3部から構成されており、6月から第1部「セキュア ソフトウェア開発：要件、設計、再利用（LFD104-JPx）」が提供されていた。　同トレーニングの対象は、ソフトウェア開発者、DevOpsプロフェッショナル、ソフトウェアエンジニア、Webアプリケーション開発者、および安全なソフトウェアの開発方法の学習に関心のある人々。限られたリソースで、情報セキュリティを向上させるための実践的な手順に焦点を当てている。攻撃に強いソフトウェアを開発するためのセキュリティの基本、脆弱性が悪用された場合の実践的

現在位置 トップ > 会見・報道・お知らせ > 報道発表 > 令和3年度 報道発表 > 令和2年度青少年の体験活動に関する調査研究結果報告　～21世紀出生児縦断調査を活用した体験活動の効果等分析結果について～ ２万人以上の子供を0歳から18歳まで追跡調査したデータを用いて、子供の頃の「体験」が、その後の成長に及ぼす効果を分析しました。 文部科学省では、平成13年に出生した子供とその保護者を18年間追跡した調査データを用いて、時系列的な観点から、体験活動がその後の成長に及ぼす影響を分析し、その関連性を明らかにしました。 特に、子供が置かれている環境を考慮し分析を行った結果、小学生の頃に体験活動の機会に恵まれていると、高校生の頃の自尊感情が高くなる傾向が、家庭の経済状況などに左右されることなく見られるなどのことが分かりました。 「体験」とその効果の関連性を検証した調査研究はこれまでにも実施され

Python早見帳は、プログラムと実行例をカタログ的に提示しながら、Pythonの言語仕様やライブラリを紹介しています。Pythonの基礎を素早く習得したり、ライブラリやオブジェクトの使い方を確認することができます。

はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub

こちらでもふれているように、本記事はもともと『広告』著作特集号（2020年3月26日発行／発行元：博報堂）に掲載予定であった。しかし、博報堂社内の関係各所への確認や調整に想定以上の時間がかかり誌面への掲載を断念。雑誌の校了後も調整を継続し、幾度もの確認・修正の往復を重ねた。そして初稿の完成から約7カ月、ようやく社内調整が完了し、noteにて公開を行なう運びとなった。本記事は全文無料、クリエイティブ・コモンズ・ライセンス「CC BY 4.0（表示4.0国際）」で公開する。『広告』リニューアル第2号の特集は「著作」。オリジナリティや著作権にまつわる記事を多く掲載している。しかし、そもそも発行元であるわれわれ博報堂は、このテーマを扱うにあたってどのような立場にいるのだろう。 多くのクライアントとともに、CMやポスターなど日々膨大な広告制作物を世に送り出している身として、オリジナリティや著作権に対

はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 この記事では、Microsoft の検索エンジン Bing で採用された BitFunnel アルゴリズムを紹介します。 昨年のエンジニアアドベントカレンダーでは、文字列検索のアルゴリズム全般について紹介しました（文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog）。今年はそのなかでも、インデックス（索引）を使った全文検索アルゴリズムについてのお話になります。 この記事の前半は全文検索の入門にもなっていますので、検索技術になじみがない方にも楽しんでいただけるのではないでしょうか。 逆に、「そんなのもう知ってるよ！」という方は、本題である「BitFunnel アルゴリズムの詳細」から目を通していただければと思います。 この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2017の21日目の

はじめに 先日、ポケモンたかさおじさんこと、生㌔Pのブログにて次のような記事が投稿された。 ポケモンらしさ-2_意見分析　マスコット感検証 https://pkmnheight.blogspot.com/2020/04/2.html ざっくり引用すると、以前バズってた以下の海外の分析画像を、転載したTweetがあった。 ポケモンのデザインはどんどん生物的じゃなくなって行ってて、色んな部位が丸みを帯びてただの可愛いマスコットキャラクターと化してるっていう海外の分析画像が凄い pic.twitter.com/qHHVaHzEue — Χ十 ◤カイジュー◢(⃔ *`꒳´ * )⃕↝♡ (@KaijuXO) June 13, 2019 このTweetに対して、ポケモンたかさおじさんが 猛撃 していたというものである。 ざっっっくり要約すると、各世代ごとに幼虫・昆虫ごとに部位をピックアップし、 そう

注目を集めるWebAssemblyとRustそしてサーバーレスに結びつく未来を、Cloudflareのエンジニアが解説する。 JavaScriptの登場によって、Webブラウザーはスタティック（静的）なWebページを表示するだけの存在から、より動的なアプリケーションを実行するプラットフォームに進化した。そしてそれをさらに進化させるために登場したのがWebAssemblyだ。WebAssemblyは2015年にMozilla Foundationによって発表され、その後2019年12月にW3Cのレコメンデーションとして採択されたブラウザーで実行されるコードのバイナリーフォーマットの標準だ。 HTML、CSS、そしてJavaScriptに続く進化のための要素の一つとして紹介されるWebAssemblyは、動的型付けのインタープリター言語であるJavaScriptと比較してコードのサイズが小さく

PyCaretとは つい先日Announcing PyCaret 1.0.0という記事を拝見しました。 面白そうなライブラリだったため、この記事では、実際にPyCaretの使い方を解説していきます。 PyCaretとは、機械学習のモデル開発においてデータ前処理や可視化、モデル開発を数行のコードで出来てしまうPythonのライブラリです。 PyCaretはいくつかの主要な機械学習ライブラリ（scikit-learn, XGBoost, LightGBMなど）をPythonでラッパーしたものです。 分類や回帰、クラスタリング、異常検知、自然言語処理が扱えます。 言わば、PyCaretは、DataRobotの無料版のようなイメージです。 基本的に、前処理、モデリング、性能評価、チューニング、可視化まで一通り出来るそうです。 さらに、スタッキング等も出来ます。 （時系列解析やLog lossなどの

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Let’s look at the unnecessary headers and see why we don’t need them, and what we can do about it. Vanity (server, x-powered-by, via) You may be very proud of your choice of server software, but most people couldn’t care less. At worst, these headers might be divulging sensitive data that makes your site easier to attack. Server: apache X-Powered-By: PHP/5.1.1 Via: 1.1 varnish, 1.1 squid RFC7231 a

先月末、「衛星から花見会場を探せる!? 開花情報をリアルタイム取得の未来」と題して、文系出身の宙畑編集部員が、衛星画像を使ってお花見会場探しにチャレンジしました。 結果としては、残念ながらうまく探すことはできませんでした！というものだったのですが、それを見ていた理系出身の宙畑編集部員が「もう少しいじれば、見えるのでは？」と思い、今年の桜画像でチャレンジしてみた結果をご報告します！ 本記事は衛星を利用して何かできないか探る連載「宇宙データ使ってみた-Space Data Utilization-」の第1弾です。 衛星画像は、赤青緑だけじゃない！ まず、最初に思ったのは、「普通の写真だと、さくらが白っぽくて分かりにくいのでは」ということです。普段、私たちは赤青緑の3つの色の組み合わせで、カラー写真を見ています。いわゆる、”光の三原色”というやつです。 しかし、衛星には、この三原色だけではない色

こんにちは。 学生時代に信号処理で使っていた数学の知識を生かして、機械学習関連の仕事をしている３年目の@maron8676です。 本記事はAdvent Calendar 機械学習の数理の21日目の記事となります。 0. はじめに 本記事では、文書からキーフレーズを抽出するアルゴリズムであるPositionRankの収束性について解説します。 原論文[1]には収束について書かれていませんが、アルゴリズムを使うにあたり収束性があるかどうかは気になるところだと思います。 ※機械学習では初期点によって結果が変わるなんてことはよくある話ですよね そこで、今回はPositionRankの収束性について関数解析の視点から検証してみます。 結果として、PositionRankのアルゴリズムが作る点列は、任意の初期点に対し唯一つの点に収束するという、とてもよい性質を持っていることが分かります。 1. Pos

Microsoft is officially giving up on an independent shared platform for the internet. By adopting Chromium, Microsoft hands over control of even more of online life to Google. This may sound melodramatic, but it’s not. The “browser engines” — Chromium from Google and Gecko Quantum from Mozilla — are “inside baseball” pieces of software that actually determine a great deal of what each of us can do

presented by @Tdys13