è…•å–れる・転倒…ヘボコンã€ä¸–界爆笑　技術力高ã„ã¨æ¸›ç‚¹ï¼šæœæ—¥æ–°èžãƒ‡ã‚¸ã‚¿ãƒ«
人工知能（ＡＩ）や人間ã®èƒ½åŠ›ã‚’超ãˆã‚‹ãƒãƒœãƒƒãƒˆã®é–‹ç™ºãŒé€²ã‚€ãªã‹ã€ãƒãƒœãƒƒãƒˆã®ã€Œãƒ˜ãƒœã•ã€ã‚’競ã†æ—¥æœ¬ç™ºã®å¤§ä¼šãŒã€ä¸–界的ãªäººæ°—を呼んã§ã„る。ãã®åも「ヘボコンã€ã€‚ã“ã‚Œã¾ã§ã«ï¼’５カ国以上ã§é–‹å‚¬ã•ã‚Œã€é€Ÿã•ã‚„è³¢ã•ã¨ã¯ç„¡ç¸ã®ãƒãƒœãƒƒãƒˆã®æ„›å¬Œï¼ˆã‚ã„ãょã†ï¼‰ã‚る戦ã„ãŒã€ä¸–ç•Œä¸ã«ãƒ•ã‚¡ãƒ³ã‚’作ã£ã¦ã„る。 ５月下旬ã€ç±³ã‚·ãƒªã‚³ãƒ³ãƒãƒ¬ãƒ¼ã§é–‹ã‹ã‚ŒãŸã‚‚ã®ä½œã‚Šã®ç¥å…¸ã€Œãƒ¡ãƒ¼ã‚«ãƒ¼ãƒ•ã‚§ã‚¢ã€ã€‚３Ｄプリンターやドãƒãƒ¼ãƒ³ã®å±•ç¤ºã«äººãŒé›†ã¾ã‚‹ãªã‹ã€ãƒ˜ãƒœã‚³ãƒ³ãŒé–‹ã‹ã‚Œã¦ã„る一角ã‹ã‚‰æ“声ãŒä¸ŠãŒã£ãŸã€‚ スタンフォード大大å¦é™¢ã§å®‡å®™å·¥å¦ã‚’å°‚æ”»ã™ã‚‹ã‚«ãƒ¬ãƒ³ãƒ»ãƒ«ãƒ³ã‚°ã•ã‚“（２５）ã¯ã€Œãƒ˜ãƒœã‚³ãƒ³ãŒæ¥ã‚‹ã¨çŸ¥ã£ã¦ã€é§†ã‘ã¤ã‘ãŸã‚“ã§ã™ã€ã€‚ãã®å ´ã«ç”¨æ„ã•ã‚Œã¦ã„ãŸãŠã‚‚ã¡ã‚ƒã®è»Šè¼ªã€é¢¨èˆ¹ã€çŒ«ã®ã¬ã„ãã‚‹ã¿ãªã©ã‚’組ã¿åˆã‚ã›ã¦ãƒãƒœãƒƒãƒˆã‚’作り上ã’ãŸã€‚ ヘボコンã®ç™ºæ¡ˆè€…ã¯ãƒ‹ãƒ•ãƒ†ã‚£ã®å¨¯æ¥½ã‚µã‚¤ãƒˆã€Œãƒ‡ã‚¤ãƒªãƒ¼ãƒãƒ¼ã‚¿ãƒ«ï¼ºã€ç·¨é›†è€…ã€çŸ³å·å¤§æ¨¹ã•ã‚“（３５）ã 。悪戦苦闘ã—ã¦å·¥ä½œã®è¨˜äº‹ã‚’書ãåŒåƒšã‚’見ã¦ã€ã€Œä¸–ã®ä¸ã«
2015/04/01 AWS Blackbelt EC2
1. Amazon Elastic Compute Cloud AWS Black Belt Tech Webinar 2015 (旧マイスターシリーズ) ã‚¢ãƒžã‚¾ãƒ³ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚µãƒ¼ãƒ“ã‚¹ã‚¸ãƒ£ãƒ‘ãƒ³æ ªå¼ä¼šç¤¾ ソリューションアーã‚テクト æ¾å°¾ åº·åš 2015.04.01 2. 本資料ã§ã¯2015å¹´4月1日時点ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“ス内容ãŠã‚ˆã³ä¾¡æ ¼ã«ã¤ã„ã¦ã”説明ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚最 æ–°ã®æƒ…å ±ã¯AWSå…¬å¼ã‚¦ã‚§ãƒ–サイト(http://aws.amazon.com)ã«ã¦ã”確èªãã ã•ã„。 資料作æˆã«ã¯å分注æ„ã—ã¦ãŠã‚Šã¾ã™ãŒã€è³‡æ–™å†…ã®ä¾¡æ ¼ã¨AWSå…¬å¼ã‚¦ã‚§ãƒ–サイト記載ã®ä¾¡ æ ¼ã«ç›¸é•ãŒã‚ã£ãŸå ´åˆã€AWSå…¬å¼ã‚¦ã‚§ãƒ–サイトã®ä¾¡æ ¼ã‚’優先ã¨ã•ã›ã¦ã„ãŸã ãã¾ã™ã€‚ 内容ã«ã¤ã„ã¦ã®æ³¨æ„点 AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is s
State–action–reward–state–action - Wikipedia
State–action–reward–state–action (SARSA) is an algorithm for learning a Markov decision process policy, used in the reinforcement learning area of machine learning. It was proposed by Rummery and Niranjan in a technical note[1] with the name "Modified Connectionist Q-Learning" (MCQ-L). The alternative name SARSA, proposed by Rich Sutton, was only mentioned as a footnote. This name reflects the fac
TensorFlowã§ã‚¢ãƒ‹ãƒ¡ã‚†ã‚‹ã‚†ã‚Šã®åˆ¶ä½œä¼šç¤¾ã‚’è˜åˆ¥ã™ã‚‹ - kivantium活動日記
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8.4 Control with Function Approximation
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