https://jp.techcrunch.com/2015/12/23/20151222a-new-system-lets-self-driving-cars-learn-streets-on-the-fly/
ディープラーニングãŒæ´»ã‹ã™IoT
2. アジェンダ lï¬â€¯ IoT時代ã®æ·±å±¤å¦ç¿’ –  RNN –  VAE –  深層強化å¦ç¿’ lï¬â€¯ PFNã®å–り組㿠–  デモ：深層強化å¦ç¿’  +  データåŒåŒ–  +  転移å¦ç¿’  +  分散å¦ç¿’ –  DiMO  :  Edge  Heavy  分散ストリーム処ç†ï§¤ãƒ—ラットフォーム–  Chainer  :  新ã—ã„深層å¦ç¿’フレームワーク  OSS 2 3. ディープラーニングã¨ã¯ lï¬â€¯ 層ãŒæ·±ãã€å¹…も広ã„ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚’利ï§â½¤ç”¨ã—㟠機械å¦ç¿’⼿手法 lï¬â€¯ 2012年年ã®â¼¤å¤§ãƒ–レーク以æ¥ã€ç ”究コミュニティã®ã¿ãªã‚‰ãš 産æ¥ç•Œã«å¤šã使ã‚ã‚Œã¦ã㟠–  2014〜～2015年年ä¸ã«å‡ºã•ã‚ŒãŸé–¢é€£è«–ï¥â½‚文数ã¯1500を超ãˆã‚‹* lï¬â€¯ ç”»åƒèªè˜ï§¼ã€â¾³éŸ³å£°èªè˜ï§¼ãªã©ã§åŠ‡çš„ãªç²¾åº¦ï¨å‘上を果ãŸã—ã€ã㮠多ããŒæ—¢ã«å®Ÿâ½¤ç”¨åŒ–ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ –  Googleã¯47ã®â¾ƒè‡ªç¤¾ã‚µãƒ¼ãƒ“スã§æ—¢ã«åˆ©ï§â½¤
機械å¦ç¿’ã§äºˆæ¸¬ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’ã¤ãã£ã¦ã¿ã‚ˆã†ã€ã®å·»
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異常検出ã®æœ€æ–°å‹•å‘ | Hadoop Times
ãƒãƒ‹ãƒ¼ã®ç¾¤ã‚Œã‹ã‚‰ã‚·ãƒžã‚¦ãƒžã‚’探㙠By エレン·フリードマン（MapR Technologies ビッグデータ・コンサルタント Apache Mahoutコミッター） オライリー社ã®å®Ÿè·µæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’シリーズã®ç¬¬2å¼¾ã€ãƒ†ãƒƒãƒ‰ãƒ»ãƒ€ãƒ‹ãƒ³ã‚°æ°ã¨ã®å…±è‘—「異常検出ã®æœ€æ–°ã€ãŒä»Šé€±ç™ºè¡Œã•ã‚Œã¾ã—ãŸã€‚以å‰ã®è‘—作ã§ã¯ãƒ¬ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒ‡ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã«å¯¾ã™ã‚‹å®Ÿè·µçš„ãªã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒã‚’å–り上ã’ã€çš†ã•ã‚“ãŒã€Œãƒãƒ‹ãƒ¼ãŒå¿…è¦ã§ã‚ã‚‹ã€ã¨è€ƒãˆã‚‹ã¨ã„ã†ã¨ã“ã‚ã‹ã‚‰å§‹ã‚ã¾ã—ãŸã€‚第2å¼¾ã§ã¯ã€ãƒãƒ‹ãƒ¼ã®ç¾¤ã‚Œã«ã„るシマウマã€ç¾¤ã‚Œã®å‹•ãã«é€†ã‚‰ã£ã¦æ³³ãéšã®ã‚ˆã†ãªç¨€ã«èµ·ã“ã‚Šã†ã‚‹ç•°å¸¸å€¤ã®ç™ºè¦‹ã«ã¤ã„ã¦è€ƒãˆã¾ã™ã€‚今回ã®ç›®çš„ã¯ã€ã©ã®ã‚ˆã†ã«å®Ÿè·µçš„ãªæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’システムを構築ã™ã‚Œã°ç•°å¸¸ã‚’発見ã§ãã‚‹ã‹æŽ¢ã‚‹ã“ã¨ã§ã™ã€‚ã“ã®ã‚·ãƒªãƒ¼ã‚ºã®ç›®æ¨™ã¯ã€å®Ÿéš›ã®ç¾å ´ã§å¿…è¦ã¨ã•ã‚Œã‚‹ä½œæ¥ã‚’考慮ã—ã¦å•é¡Œè§£æ±ºã‚’探ã£ã¦ã„ãã“ã¨ã§ã™ã€‚ ãªãœç•°å¸¸æ¤œå‡ºã‚’使ã†ã®ã§ã—ょã†ã‹? ã“ã®æ‰‹æ³•ã¸ã®éœ€è¦ã¯åºƒãŒã‚Šæˆé•·ã—続ã‘ã¦ã„ã¾ã™ã€‚異常検出
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玉木先生ã«ã‚ˆã‚‹Udemyã®è¬›åº§ã€Œãƒ™ã‚¤ã‚ºæŽ¨å®šã¨ã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚£ã‚«ãƒ«ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ï¼šã‚³ãƒ³ãƒ”ュータビジョン基礎1〠| DERiVE コンピュータビジョン ブãƒã‚°
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ベイジアンãƒãƒƒãƒˆæŠ€è¡“ã¨ã‚µãƒ¼ãƒ“ス工å¦ã«ãŠã‘るビッグデータ活用技術
1. ベイジアンãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯æŠ€è¡“㨠サービス工å¦ã«ãŠã‘るビッグデータ活用技術 最近ã®å¿œç”¨äº‹ä¾‹ã‹ã‚‰ （独）産æ¥æŠ€è¡“ç·åˆç ”究所 サービス工å¦ç ”ç©¶ã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼â€ƒå‰¯ç ”ç©¶ã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼é•·, デジタルヒューマン工å¦ç ”究センター 兼務 統計数ç†ç ”究所客員教授＆æ±äº¬å·¥æ¥å¤§å¦é€£æºå‡†æ•™æŽˆ 本æ‘ 陽一 2. 行動履æ´ç³»ãƒ“ッグデータ ã‹ã‚‰ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒªãƒ³ã‚° •  状æ³ä¾å˜æ€§ã®ã‚る行動ã®å±¥æ´ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿[購買・移動ãªã©] •  一人å色ã®è¤‡é›‘化ã—ãŸç”Ÿæ´»è€…ã®å¤šæ§˜æ€§[éžä¸€æ§˜ãƒ»æ··åˆ] •  変動ã™ã‚‹å¤–的環境ã®ã‚‚ã¨ã§ã®å¤§ããªä¸ç¢ºå®Ÿæ€§ •  他人ã®å½±éŸ¿ã€ç›¸äº’作用ã«ã‚ˆã‚‹ç¤¾ä¼šçš„行動 以上ã®ã‚ˆã†ãªç‰¹æ€§ã‚’åæ˜ ã—ãŸãƒ“ッグデータã¸ã®å¯¾å¿œ 2 3. 大è¦æ¨¡ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿æ´»ç”¨æŠ€è¡“ •  ID付POSデータãªã©å¤§é‡ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãŒè“„ç© â€¢â€¯ æ•°åƒäººè¦æ¨¡ã®ã‚¢ãƒ³ã‚±ãƒ¼ãƒˆã‚‚容易ã«å®Ÿæ–½å¯èƒ½ •  ãŸã ã—ã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åˆ†æžã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã ã‘ã§ã¯ã€çµ æžœã®æ´»ç”¨ãŒé™å®šçš„（従æ¥é€šã‚Šã®æ–½ç–ã®å®Ÿæ–½ã®ãŸã‚
NIPS2013èªã¿ä¼šã‚’開催ã—ã¾ã—㟠- Preferred Networks Research & Development
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第28回 データマイニング+WEBï¼ æ±äº¬( #TokyoWebmining 28th) −データマイニング・機械å¦ç¿’ã¨ãƒ“ジãƒã‚¹å±•é–‹ ç¥ã‚Šâˆ’ を開催ã—ã¾ã—㟠- hamadakoichi blog
2013/7/27 "第28回 データマイニング+WEBï¼ æ±äº¬âˆ’データマイニング・機械å¦ç¿’ã¨ãƒ“ジãƒã‚¹å±•é–‹ ç¥ã‚Šâˆ’"を開催ã—ã¾ã—ãŸã€‚ 第28回 データマイニング+WEBï¼ æ±äº¬ ( #TokyoWebmining 28th)−データマイニング・機械å¦ç¿’ã¨ãƒ“ジãƒã‚¹å±•é–‹ ç¥ã‚Šâˆ’: Eventbrite Google グループ ä¼šå ´æä¾›ã—é‹å–¶ã‚’手ä¼ã£ã¦ä¸‹ã•ã£ãŸ ãƒ‹ãƒ•ãƒ†ã‚£æ ªå¼ä¼šç¤¾ ã®ã¿ãªã•ã‚“ã€ã©ã†ã‚‚ã‚ã‚ŠãŒã¨ã†ã”ã–ã„ã¾ã—ãŸã€‚ç´ æ•µãªãƒˆãƒ¼ã‚¯ã‚’æä¾›ã—ã¦ãã‚ŒãŸè¬›å¸«ãƒ¡ãƒ³ãƒãƒ¼ã«æ„Ÿè¬ã—ã¾ã™ã€‚ä¼šå ´å‚åŠ ã€USTREAMå‚åŠ ã¨ã‚‚ã«å¤šãã®æ–¹ã€…ã®å‚åŠ ã‚’å¬‰ã—ãæ€ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ å‚åŠ è€…ID・ãƒãƒƒã‚¯ã‚°ãƒ©ã‚¦ãƒ³ãƒ‰ä¸€è¦§ï¼š å‚åŠ è€…Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 28th å‚åŠ è€…ã‚»ã‚ココ：第28回 データマイニング+WEB ï¼ æ±äº¬ ã‚»ã‚ココ (作æˆã—ã¦ãれ㟠@komiya_atsushi ã•
機械å¦ç¿’ã«ãŠã‘るオンライン確率的最é©åŒ–ã®ç†è«–
3. 発表ã®æ§‹æˆ • 最é©åŒ–å•é¡Œã¨ã—ã¦ã®å®šå¼åŒ– • オンライン確率的最é©åŒ– – 確率的勾é…é™ä¸‹æ³• – æ£å‰‡åŒ–å¦ç¿’ã«ãŠã‘るオンライン確率的最é©åŒ– – æ§‹é€ çš„æ£å‰‡åŒ–å¦ç¿’ã«ãŠã‘るオンライン確率的最é©åŒ– • ãƒãƒƒãƒãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«å¯¾ã™ã‚‹ç¢ºçŽ‡çš„最é©åŒ– 3
ＮＥＣ　データマイニングセミナー
NEC データマイニングセミナーã§ã¯ã€æ—¥æœ¬é›»æ°—社外ã®å°‚門家ã«ã”講演をã—ã¦ã„ãŸã ã〠ç†è«–・応用・ビジãƒã‚¹ã¨å¹…広ãè°è«–を実施ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 第7回よりå¦è¡“æ©Ÿé–¢ãŠã‚ˆã³å¦ç”Ÿã®æ–¹ã€…ã«ã«ã‚»ãƒŸãƒŠãƒ¼ã‚’公開ã„ãŸã—ã¾ã—ãŸã€‚ å‚åŠ ã‚’å¸Œæœ›ã•ã‚Œã‚‹æ–¹ã¯ã€ãƒ¡ãƒ¼ãƒ«ã‚¿ã‚¤ãƒˆãƒ«ã‚’「ＮＥＣデータマイニングセミナーå‚åŠ ç”³è¾¼ã€ã¨ã—〠ã”所属: ãŠåå‰: ã”å½¹è· (å¦ç”Ÿã®æ–¹ã¯å¦å¹´): 連絡先メールアドレス: 希望ã•ã‚Œã‚‹ã‚»ãƒŸãƒŠãƒ¼ : 第 XXX 回 ã‚’ã€ä»¥ä¸‹ã®ãƒ¡ãƒ¼ãƒ«ã‚¢ãƒ‰ãƒ¬ã‚¹ã¸é€ä»˜ãã ã•ã„。 データマイニングセミナー申込：　 [email protected].nec.com 第１６回　講演　（NEC基幹技術フォーラム）　混åˆåˆ†å¸ƒå¦ç¿’ã®åŸºç¤Žã‹ã‚‰æœ€å…ˆç«¯ 講演者　：ä½è—¤ã€€ä¸€èª 　助教　　（æ±äº¬å¤§å¦ï¼‰ã€ã€€è—¤å·»ã€€é¼å¹³ã€€ç ”究員　（NEC Laboratories America) 開催日　：2013å¹´4月4æ—¥ 概è¦ã€€ã€€ï¼š å®Ÿç”¨å ´é¢ã§éžå¸¸ã«
Mahoutã§ä½“æ„Ÿã™ã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®å®Ÿè·µ 記事一覧 | gihyo.jp
第2回「ã‚る商å“ã¨ã„ã£ã—ょã«ã‚ˆã売れる商å“ã¯ä½•ã‹ï¼Ÿã€ã‚’見ã¤ã‘ã‚‹ã«ã¯ã€€ï½žãƒžãƒ¼ã‚±ãƒƒãƒˆãƒ»ãƒã‚¹ã‚±ãƒƒãƒˆåˆ†æžã®è€ƒãˆæ–¹ ã‚„ã¾ã‹ã¤ 2013-03-06
ConcurrentãŒHadoopå‘ã‘機械å¦ç¿’DSLã®Patternをリリース
Spring Bootã«ã‚ˆã‚‹APIãƒãƒƒã‚¯ã‚¨ãƒ³ãƒ‰æ§‹ç¯‰å®Ÿè·µã‚¬ã‚¤ãƒ‰ 第2版 何åƒäººã‚‚ã®é–‹ç™ºè€…ãŒã€InfoQã®ãƒŸãƒ‹ãƒ–ック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Bootã€ã‹ã‚‰ã€Spring Bootを使ã£ãŸREST API構築ã®åŸºç¤Žã‚’å¦ã‚“ã 。ã“ã®æœ¬ã§ã¯ã€å‡ºç‰ˆæ™‚ã«æ–°ã—ãリリースã•ã‚ŒãŸãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã§ã‚ã‚‹ Spring Boot 2 を使用ã—ã¦ã„る。ã—ã‹ã—ã€Spring Boot3ãŒæœ€è¿‘リリースã•ã‚Œã€é‡è¦ãªå¤‰...
機械å¦ç¿’ã®ç†è«–ã¨å®Ÿè·µ
SACSIS2013ã§ã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«è¬›æ¼”資料ã§ã™ã€‚機械å¦ç¿’ã®å°Žå…¥ï¼šèƒŒæ™¯ã€æ‰‹æ³•ã€ç†è«–ã€å¿œç”¨ï¼‰ã€å®Ÿè·µï¼šã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³å¦ç¿’+線形分類ã§å®Ÿéš›ä½œã£ã¦ã¿ã‚‹ã€ä½¿ã†éš›ã®èª²é¡Œã€ç™ºå±•ï¼šåˆ†æ•£+リアルタイムã§ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’（Jubatus）ã€æ·±å±¤å¦ç¿’（Deep Neural Net）ã«ã¤ã„ã¦ã¾ã¨ã‚ã¾ã—ãŸRead less
速水桃å「パターンèªè˜ã¨æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’入門ã€
250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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International Journal of Machine Learning (IJML)
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