最後に作成したモデルを使用して予想を行います。 (axisの順番が逆でした。間違い訂正済み), 欠損値を任意の値で埋めることができます。 ②では3連単予想モデルの作成とハイパーパラメータのチューニングについて説明する予定です。. ・x:訓練データ(Numpy配列) ディープラーニングにおいて、変数型をそろえるのは重要な部分となってきます。, OneHotEncodingしたので、Rankカラム(列)自体は必要なくなったので、削除します。, DataFrameを結合することができます。 この重みの値を自動で調整します。, 例えば、「焼肉を食べに行くべきか」を判定するときに でよく使用されます。, ・交差エントロピー誤差 ・【ディープラーニング】初心者が競艇予想ツールを作成するために学んだディープラーニングについて_実装編②, モデルの作り方については「知識編」でざっくりと説明しましたが、 ・ニューラルネットワークを多層化し、データに含まれる特徴をより深く学習する。, この説明の中で出てきたニューラルネットワークがディープラーニングを学ぶ上での基礎となります。, ニューラルネットワークとは生物の神経細胞(ニューロン)が構成するネットワーク(人間の脳内ネットワーク)を元に作成したコンピュータネットワークです。, ユニットはニューロンを元に定義されたものです。 ・【ディープラーニング】初心者が競艇予想ツールを作成するために学んだディープラーニングについて_実装編②, この記事は「ディープラーニングって何かよくわからないけど、とりあえず競艇予想してお金儲けしたい!」と考えたド素人が学んだ知識をアウトプットするための記事でございます。, 詳しいディープラーニングの理論につきましてはこの記事の最後に参考文献をご紹介いたしますので、 改善点はいくつかあり、, などが考えられます。モチベーションが続いたらそれらについても試して結果を共有できればと思っています。, (2017/1/1追記) レース場、モーター、ボートの情報も追加して同様の方法で学習させてみましたが、結果は同じような形でした。対象とするレース結果も2016年1年分から2015~2016年の2年分に広げましたが、結果は変わらずでした。。, 今回のソースコードはGitHubで公開しています。raceresults.pyがレース情報のダウンロード・パース部分で、model.pyがtensorflowを使用した実装部分です。 ・y:訓練データの正解の値 - 選手のスタートタイミング分布        ディープラーニングで使用するニューラルネットワーク と説明いたしました。, 誤差を元に各ユニットの重み・バイアスの更新を行う際、その更新量は 実装編の記事も投稿いたしました! 数式で表現すると以下の式になります。, シグモイド関数は微分が扱いやすいという特性があるため、 勾配降下法で算出します。, 勾配とはあるパラメータXnの変化量に対する関数Yの変化量の割合です。        デフォルトは32 対象のレース数が10112レース、購入金額が101万円なので、単勝や複勝で買い続けた場合は購入金額に対して約1割程度負けている計算になります。, 実装はbacktestという関数を参照してください。 傾向が見え始めた際に学習を終了することで、過学習を防止します。, EarlyStoppingの引数は以下の通り はじめに. お試しで設定しています。, 私の友人曰く「競艇の単勝予想の正答率7割は普通」とのことでしたので、 ReLUは入力値をX、出力値をYとすると、 Why not register and get more from Qiita? What is going on with this article? 損失関数は、1~3位のそれぞれの予想に対してクロスエントロピーを計算し、その和を損失としました。, 入力と出力をつなぐ隠れ層は1層で隠れ層の数は1000個とました。今回は隠れ層の数の調整は行っていないので、これが適切な数かはよくわかりません。, 以上のモデルをTensorFlowで実装しました。ソースコードはこちらにアップしてあります。 (どなたでも一度は「表紙に魚が書かれている本」を見たことはあると思います。), 今回はディープラーニングについての簡単な説明と代表的なフレームワークの1つである 2014年~現在(2016/11)までの結果を一括で取得し、Python+SQLite3でデータベース化しました。, 訓練を行う際に入力する特徴量を計算しました。使用する特徴量は以下の通りとしました。       評価関数として使用することが多いのはaccuracy(正解率), コンパイルが完了したのでいよいよモデルの訓練が始まります。        必要なパラメータ(特徴量)を受け取ります。, ・出力層・・・ニューラルネットワークの出口です。 Google Colaboratoryを使用しています。 こちらの記事は【ディープラーニング】初心者が競艇予想ツールを作成するために学んだディープラーニングについて_知識編の続編となります。, 実装編ではKerasを用いて作成したニューラルネットワークについて説明します。 続いてKerasの簡単な説明をいたします。, Kerasは,Pythonで書かれた,TensorFlowまたはCNTK,Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです。, KerasはTensorFlowまたはCNTK,Theanoなどの機械学習ライブラリの Why not register and get more from Qiita? ユニットでは以下の値を活性化関数を用いて変換します。, 活性化関数を入力情報の総和に対して使用し、出力信号に変換することで それを出力層から入力層に逆伝播し、各ユニットの重み・バイアスを更新する」 - 進入固定か否か - 選手の決まり手分布 すれば伸びるかもしれません。, 今回はニューラルネットワークが抱える課題と競艇の単勝予想モデルの作成について  にオススメです。 確立的勾配降下法は学習時にパラメータを更新するたびに、訓練データを切り替えます。 また、真の最適解のことを大域最適解と言います。, 局所最適解を避けて大域最適解にたどり着くためには 検索 広告. ここではよく聞く3種類の活性化関数をご紹介します。, ・ステップ関数   主な引数は以下の通り ・verbose:早期終了したことをコンソール出力するべきかを定義する。, ここまでがニューラルネットワークが抱える課題とその解決方法についての  それ以外のユニットは0を出力することができる。, ⑥説明変数を標準化する。 ・epochs:訓練データ全ての反復回数 ディープラーニング(深層学習)とは? 「ディープラーニング」を取り入れることで、人間が無意識的に判断している ”特徴” をコンピューターも自ら見いだすことができるようになるわけですが、どうやってその特徴を抽出するのでしょうか。 | 高い性能を発揮することが多いです。, 勾配消失問題とは、出力層から入力層への逆伝播を行う中で、重さ・バイアスの更新量である ・L2正則化:過学習を抑えたい際に使用, 早期終了とは学習を途中で打ち切ることです。 こうすることで局所最適解に陥りにくくなります。, ・Adagrad Why not register and get more from Qiita? =>こちらはKerasの開発者が作られた本です。 その他引数の設定によって細かく結合方法を指定することができます。, DataFrame.ilocからアクセスすれば、行と列の数字(インデックス番号)からDataFrameを取り出せます。, test_size=0.2とすると、全体のデータの20%をテストデータとして使用する。という意味になります。, X_train(訓練データ)とy_train(テストデータ)の両方を正規化しておきます。, ここからニューラルネットワークを構築していきます。  こちらの本ではTensorFlowやKerasなどのディープラーニングでよく使用される ステップ関数は入力値をX、出力値をYとすると、 ・loss:損失関数を設定する つまりは上記のような曲線の形はわかりません。, この場合は勾配を降下していくと局所的な最小の誤差Eにたどり着いてしまいます。 ・はじめてのディープラーニング 選手の特徴量については、過去1か月半を対象として作成しました。なお、戦歴が極端に少ない選手が出場しているレースは、予想対象から外しています。選手が使用するボート・モーターも予想の参考にする方がいるようですが、今回は対象外としました。, ネットワークの実装は以下の記事を参考に行いました。        その結果を次の中間層・あるいは出力層に渡します。        (ディープニューラルネットワーク)ではこの中間層を複数層保有します。, ここからはニューラルネットワークの学習について説明いたします。 ちょっと長くて読みにくいソースコードですが、極力以前と同様にinference, loss, trainingの3部分に分割して書くようにしています。 対策としては活性化関数をシグモイド関数からReLUに変更することです。, 過学習とはモデルを学習する際に使用した訓練データに対してのみ最適化が進み、 - 選手の進入分布 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. 使用したデータは【機械学習】初心者が競艇予想ツール作成して金儲け大作戦と同じです。, ですのでまずはGoogle Drive に格納されているcsvの読み込みから行います。, これでGoogle Driveからcsvを取得する準備が整いました。 github.com. 前章で説明した手順①〜④の順に説明します。, モデルの定義については以下のどちらかの手法で行います。 【ディープラーニング】初心者が競艇予想ツールを作成するために学んだディープラーニングについて_実装編①, 【ディープラーニング】初心者が競艇予想ツールを作成するために学んだディープラーニングについて_実装編②, you can read useful information later efficiently. あるイベントでTensorFlowを触る機会があり、そのとき機械学習で競艇の予想ができないかという話が出て、面白そうなのでやってみました。, Ubuntu 16.04 + python 2.7.12 + TensorFlow 0.7.1, 競艇では6つのボートが順位を競います。舟券を購入する人は選手の戦歴などから、ゴール時点での着順を予想します。 まだこのニューラルネットワークは人並みのようです。, 今回はユニット数などは調整していないので、これらのハイパーパラメータをチューニング 以下は代表的な問題です。, 「知識編」にて「ニューラルネットワークは出力値と正解との誤差を算出し、 What is going on with this article? 未知のデータに対して予想を行うことを目的としています。, ですが、この学習を行うにあたり、様々な問題が発生します。  標準化により説明変数ごとの値の桁のばらつきを統一化できます。 今回は、ゴール時点での1着、2着を着順を含め予想する「ニ連単」の予想に挑戦します。, 過去のレース結果は、下記のサイトでテキストファイルで提供されています。 しかし、私が説明した内容はニューラルネットワークとKerasのほんの一部でしかありません。, ですので、次の記事では実際にKerasを使用して競艇の予測をした話をしつつ、 「すぐに更新量が小さくなってしまい、学習がストップしてしまう」 説明でした。, ニューラルネットワークの課題やKerasでの解決方法は       2は1エポック毎にコンソール出力 数式で表現すると以下の式になります。, ReLUはシンプルかつ層(レイヤー)の数が多くなっても安定した学習が 大量のレースから選手間に圧倒的な力量差がある、いわゆる「固いレース」を抽出する用途には使えるかもしれません。 - 選手の枠別着順分布 なお作成したプログラムの都合上、選手のファウル・落艇などでゴールしたのが5艇以下のレースはテストケースから除いてあります。また、舟券購入に伴うオッズの低下等も想定していません。よって、以降に示す的中率等の結果は実際よりも若干高く出ている可能性があることに注意してください。, 散々な結果です。的中率が低い上、オッズが低いレースしか的中していないので、収支が大幅なマイナスとなっています。, 出力ラベルが一定のしきい値(今回は0.45)を上回るレースのみを対象として試してみます。 Adagradは各パラメータごとに学習率を変化させることで、より効率的に最適化を行います。 誤差をE、Ykを出力層の各出力値、Tkを正解値と定義すると こうすることで過学習を抑制できると考えられています。, 正則化は重みに制限を加え、重みが極端な値を設定し局所最適解を導かないようにします。, Kerasでは以下の2種類の正則化が行えます。 しかし、勾配降下法を行う際は「重さ・バイアスによる誤差の変化」 各ユニットは入力を受け取り、計算した結果を出力する仕組みとなっています。, 上の画像ですと、ユニットに向かって矢印が3本伸びています。 ・patience:正答率がどれくらいのepoch数で改善が見られなかった際に Help us understand the problem.    ・input_shape:入力されるデータの形状を設定する この値を局所最適解と言います。  フレームワークを使わずにニューラルネットワークやディープニューラルネットワークを       多クラス分類(Kクラス)の場合は多クラス交差エントロピー # コールバック関数として用意されている早期終了(EarlyStopping)のインポート, '/content/drive/My Drive/model_winner.json', '/content/drive/My Drive/model_winner.h5', 【ディープラーニング】初心者が競艇予想ツールを作成するために学んだディープラーニングについて_知識編, 【ディープラーニング】初心者が競艇予想ツールを作成するために学んだディープラーニングについて_実装編②, you can read useful information later efficiently. 最初は入力をnumpy.zerosなどを使って自分で作っていたのですが、この場合1万個近い要素を持つ配列を保持するため、メモリが結構かつかつになります。というか、私の手元のPCだと1年分~2年分のデータに対して走らせただけでメモリ不足で学習が落ちるという状況でした。 過去の更新量を一定の確率で忘却することにより、Adagradの  (毒キノコ予想を例とすると、説明変数は「キノコの色」や Python, Numpy, Pandas, Machine Learning, Deep Learning, TensorFlow, Keras, ResNet, ConvNet, Object detection, YOLO, Face Recognition. 、最初にとりあえずこれを使ってみても良いかもしれません。, これで準備が完了したので、いよいよ訓練(学習)を開始させていきたいと思います。 More than 1 year has passed since last update.  該当するもののみ1が設定され、それ以外の値は0となるベクトルに変換すること。, one-hot表現にすると、出力層のユニット数を「目的変数のパターン数」で設定し、 はじめに GoogleやMicrosoftなどがディープラーニングを使用し… もっと読む; コメントを書く. 必ず本が置いてあるくらいメジャーなものになりつつあります。    ・activation:使用する活性化関数を設定する。, モデルへの層追加が完了した後に、モデルのコンパイルをcompileメソッドで実施します。, compileメソッドの引数は以下の通り By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away.        早期終了するべきかを定義する。 ⑤目的変数をone-hot表現に変換する。 « 金融データのPythonでの扱い方 TensorFlowでword2vecを使って単語ベクト… ». you can read useful information later efficiently.        入力層から渡されたデータを中間層のニューロン間で計算し、 層の種類としては大きく3つに分かれます。, ・入力層・・・ニューラルネットワークの入り口です。 ・PythonとKerasによるディープラーニング, それでは実際に競艇の予想モデルを作成していきます。  標準化とはデータの平均を0、標準偏差を1に変換することです。 プロフィール id:kanohk はてなブログPro. http://www1.mbrace.or.jp/od2/K/pindex.html, http://qiita.com/yai/items/a128727ffdd334a4bc57, you can read useful information later efficiently.      例えば10を設定した場合は、訓練データ全ての実行を10回行う, これでモデルの作成・訓練は完了です。 なお、最適化アルゴリズムの設定はmodel.compileメソッドで行います。, ・確立的勾配降下法(SGD)  テストデータ(x_test,y_test)に仕分けする。 Help us understand the problem. 数式で表現すると以下の式になります。, シンプルな点がメリットではありますが、 AI(人工知能)は、近年、さまざまな分野において技術革新として、急速に導入が進められています。株式会社アイ・ティー・アールの調査によると、2018年度のAI主要6市場の売上金額は199億5,000万円、前年度比53.5%増と大幅に増加しました。またそれ以降も順調な増加が見込まれ、2023年度は640億円になると予想されています。この発展を支える技術が「ディープラーニング(英: Deep learning)」または「深層学習(しんそうがくしゅう)」です。本稿では、東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦准教授にお話を伺い、その活用事例から仕組みまで詳しく解説します。, ディープラーニング(Deep Learning)とは、ニューラルネットワークを多層に結合して表現・学習能力を高めた機械学習の一手法です。, 単純に多層にするだけでは、表現力不足や過学習などの問題がありましたが、Dropout法やReLUなど、数々の工夫とビッグデータの助けにより解決されました。, 現在は、AIにおける3回目のブームと言われています。この3回目のブームのブレイクスルーとなった技術がディープラーニング(Deep Learning)です。, 2012年、世界的な画像認識コンペティション「ILSVRC」において、東京大学やオックスフォード大学など名だたる研究機関を抑え、トロント大学が開発した「Super Vision」が圧倒的な精度で勝利を飾り、人工知能研究界に激震を与えました。, トロント大学のジェフリー・ヒントン教授らが開発した「**オートエンコーダ」という技術により、ニューラルネットワーク自身で特徴を捉えることが可能に。「Super Vision」にも用いられた、この*多層ニューラルネットワークを用いた学習方法を「ディープラーニング」と呼ぶようになりました。, *「入力層」「隠れ層(中間層)」「出力層」で構成されるニューラルネットワーク**ニューラルネットワークの出力層の値が入力層と同じになるように、重みのパラメータを調整する手法, 「機械学習」は、「ディープラーニング(深層学習)」とあわせて耳にすることが多い単語です。混同されたり誤解されやすい、これらの違いについて、そしてそもそも人工知能AIとはなにか解説します。, 人工知能(AI…Artificial Intelligence)とは、辞書には「学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム」と記されています。(大辞林 第三版より抜粋), しかし、学術的な視点では「人工知能(AI)」という言葉は多義的であり、人によってその捉え方は異なります。人工知能の定義は、専門家の間でも明確に定まっていないのが現状です。詳しくは下記の記事をご覧ください。, 機械学習とは、コンピューターが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。, AIを機能させる技術・アルゴリズムとして、ニューラルネットワーク以外にも「ニアレストネイバー法」、「決定木」、「サポートベクターマシン」など、さまざまな技術が存在します。, ディープラーニング(Deep Learning)と機械学習の違いは、特徴量を「機械が自動で学習するか」、「人間が手動で入力するか」という点です。, そのため機械学習は、限定的かつ構造化されたデータが利用可能な場合に用いられることが多いです。一方ディープラーニングは、複雑な非構造データを用いる際に利用されることが多く、「音声認識」「画像認識」「自然言語処理」などの分野に適用されています。, ディープラーニングは、どのような構造で動いているのでしょうか。ここでは、機械学習を機能させるための一手法で、ディープラーニングの枠組みであるニューラルネットワークの仕組みを解説します。, まず、入力層にデータを入力し、そのデータを認識をするための指標である*特徴量 を入力します。その入力に対し、神経細胞間の接続強度に相当する重み w1 w2‥を掛けたものを、出力層のニューロンに入力します。, 出力層のニューロンは、この入力を足し合わせたものを**活性化関数に通し、最終的な結果を出力します。この入力から出力までの一連の流れを「パーセプトロン」と呼びます。ニューラルネットワークは、このパーセプトロンを複数組み合わせることにより構成されています。, *学習データにどのような特徴があるかを数値化したもの**ニューラルネットワークにおいて、線形変換をした後に適用する、非線形関数もしくは恒等関数, ディープラーニング(Deep Learning)は、ニューラルネットワークの中間層を複数にすることで、特徴量をコンピューターが判断します。, 現在、活発に研究が進められているディープラーニング(Deep Learning)の学習方法について、「Pre-train & Fine-tune」「マルチモーダル学習」のふたつをご紹介します。, 「Pre-train & Fine-tune」は、事前に一般の画像情報を学習させ、それを専門分野の画像に転移して学習させることで、高度な解析を可能にする学習方法です。, 「マルチモーダル学習」とは、複数の種類のデータを使ってAIが学習する仕組みのことです。, つまり、画像、音声、テキストを、個別・全体両方で学習させる方法です。ディープラーニングは認識精度が高くなっただけでなく、画像や音声、言語といったこれまでの分野間の垣根を取っ払い、自由に行き来することを可能にしたことも大きな貢献だと思います」, ほかの多くの機械学習アルゴリズムがデータをすべて使って一気に学習しなくてはならないバッチ学習であるのに対し、ニューラルネットワークは、途中で学習を止めたりデータを変えたりアーキテクチャを変えたりしながら逐次学習させる事が可能です。これが、より多くの応用先を生み出しています。, たとえば、偽札を作る際の、偽札を作ろうとする犯人とそれを見破る警察や銀行員が、互いに切磋琢磨するさまを想像してみるとわかりやすいでしょう。偽物生成のニューラルネットワークは、最初はうまく作れませんが、だんだん工夫を凝らすことにより精度が上がります。, 本物を見分けるニューラルネットワークも、偽物生成のニューラルネットワークの成果物を常に見ているので見分ける精度を上げていきます。最終的に、偽物を見分けられず通ったものが、GANにより生成されます」, *あるデータが付随して持つ、そのデータ自身についての付加的なデータ 例)業種、CMの打ち方 など, 画像認識、音声認識、自然言語処理、予測、映像解析、異常検知など、ディープラーニング(Deep Learning)は様々な技術分野に応用されています。以下では、実用化した事例を紹介していきます。Photo by Gerd Altmann on Pixabay, 「OOH AI」は、特大サイズの画像素材をAIで生成するサービスです。ディープラーニングを用いることで、数十万pxサイズまで高解像度化でき、写真やイラストを元画像の縦4倍、横4倍に高解像度化することが可能です。主に屋外広告、交通広告に利用したい広告素材向けとなっており、早く、低コストでクオリティーの高いOOH用の画像を制作できます。, Google HomeはGoogle社が製造販売しているAIスピーカーです。AIスピーカーとは、話し手の命令を音声認識により抽出して自然言語処理によって指示を理解し実行する機能を有するスピーカーです。Google Homeはハンズフリーで調べ物や翻訳など、生活の手助けになる機能が搭載されています。その他にも、音楽の再生やゲームアプリなど様々なエンターテイメントを楽しむことができます。, インフルエンザ予報は、全国各地のインフルエンザの流行度合いを予測し、可視化できるサービスです。インフルエンザ新規患者数のデータをもとに、ディープラーニングを用いた予測アルゴリズムを使用。地域ごとに今週〜4週間後までの流行期間を予測できるほか、流行度合いもレベル0〜3に分けて把握できるため、インフルエンザの予防に役立てることができます。, 「People Counter Pro」は、キヤノンが発売する、ディープラーニング(深層学習)を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を搭載した映像解析ソフトウェアです。映像から人の頭部を検出することで、人が密集している状況でも人数をカウントでき、また、指定した領域のなかにいる人数の表示や、推移のグラフ表示も可能です。そのため、混雑状況の把握や分析に活用できます。, 様々な方法でディープラーニングを学ぶことができます。ここでは独学で学ぶ方法として、オススメの書籍、G検定について紹介します。, 初心者でもわかりやすい入門書ですが、情報量が多く、ある程度のカバー範囲を持っています。流れを持って説明されているので、読みやすく、とっつきやすいです。人気が高く、ディープラーニングを知るためにオススメの1冊です。, AI・ディープラーニングのビジネス展開についての実践的な書籍です。AI、ディープラーニングの導入について詳しく書かれています。また、ディープラーニングの基礎についても詳しく書かれており、入門書としても利用できます。, ある程度ディープラーニングの基礎を理解したうえで、自分でディープラーニングを構築してみたいという方向けの書籍です。「日本ディープラーニング協会G検定合格者が選ぶディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング」で1位なった、評価の高い1冊です。, ディープラーニングのスキルを習得するためのアクションとして、G検定(ジェネラリスト検定)獲得を通じ、ディープラーニングの知識を身につける所から始めてみるのもいいでしょう。, G検定(とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会(英称:Japan Deep Learninng Association、以下JDLA)が実施している資格試験です。ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているか検定します。G検定取得によってディープラーニングの知識が身につくでしょう。, ディープラーニングは、AIの革新的技術として、現在の3回目のAIブームのブレイクスルーとなりました。では、今後AIがより発展していくために、これから解決すべきディープラーニングの課題とは何でしょうか。, たとえばホテルで流行っている*ダイナミックプライシングを例にしましょう。現在の価格指標は、季節・天候などよりもホテルの近くでジャニーズのライブや大きな学会が開催されるなど、AIと関係がないものの影響が強いんです。つまり、これらをAIが理解するためには、ジャニーズがどういう集団で、彼らが来るとファンが何万人単位で動く、という一般常識を理解しなくてはなりません。, 現在、AIには、このような一般常識や共通概念が存在しません。一般常識を、機械にどう自立的に学習させるかが、これから重要になると思います。また、ジャニーズのコンサートが来るという情報も自律的にどう獲得してくるかも重要です」, *ダイナミックプライシング……同一の商品やサービスの価格を需要と供給の状況に合わせて変動させる価格戦略。, 慶應大学法律学部政治学科に在学中。大学では政治学を専攻し、確かな実力とストイックさでLedge.aiの発展に貢献。大学ではアカペラサークルに所属し、無類の映画好きでもある。, 「『接客DX』でおもてなし革命をおこす!」チャットコマース“ジールス”の限界と進化, 「新たなオンライン接客のあり方を発明」HISとZeals、実店舗での“接客”をデジタル上で再現, 【ウェブセミナー開催】滋賀大学、ドコモ・インサイトマーケティング、日本HPが登壇。『産学連携のデータ活用プロジェクトから見る、データサイエンスの課題と解決策』, 【ウェブセミナー開催】ISP、日本HPが登壇。『AI開発まるわかり!開発現場の悲鳴とソリューション』, 日本HPが提唱するエッジAIの有用性「データサイエンティストが妥協せず最高精度のモデルを作れる」, 独自アルゴリズムのAIを使った超高速、高精度、小規模な「リアルタイム3次元予測技術」を開発, AIスピーカー(スマートスピーカー)とは | 仕組み・機能・選び方・おすすめ14選, 数千人を瞬時にカウントできる技術搭載の映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」, 関連記事:G検定(ジェネラリスト検定)とは | 難易度・出題範囲・参考書、問題集・合格体験記まで, 関連記事:【ディープラーニング講座8選】E資格とは?受験のために必要なJDLA認定プログラムを解説.

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