今日(原文掲載日:3月6日)、2017年のシンガポール・コホートに参加するフィンテック・スタートアップ12社を発表した。これらのチームは450社を超える応募の中から選ばれ、ウェルスマネジメント、決済、インシュアテックを含むフィンテックセクターの要素をカバーしている。ポジショニングなどのトピックを網羅した特別授業に参加することができる。それぞれのチームは25,000シンガポールドル(約200万円)を受け取り、3万平方フィート(約840坪)あるフィンテックハブ「Lattice80」で6ヶ月間にわたり無料のオフィススペース提供が受けられる。アクセス機会を得ることができる。いった、シンガポール政府が支援するイノベーション団体も、これらのスタートアップを支援する予定だ。アクセラレーションは3月にわたって展開され、7月5日のデモデイで終了を迎える予定。参加するスタートアップ12社は次の通りだ。インタフェースを活用し、ハッシュタグや特別なショートリンクによって、ソーシャルメディア・プラットフォーム上での小売業者の商品販売や決済回収を支援する。ウェブアプリを使って、ビッグデータ予測やビッグデータ予測により、企業が顧客のインサイトを集めたり、ユーザ体験を最適化したりするのを支援するアナリティクス・プラットフォームだ。投資家が短期間で正確な金融情報の収集できるようにするのを目指すデジタル証券会社だ。shorts(いわゆる「物言う株主」で、短期で株式売却を狙う)のデータ収集を通じて、株式市場における短期売買に関するデータの収集を支援するプラットフォームだ。株式市場において、ライブデータを配信したり、短期売買に大きな変化が生じた時にアラートを送出したりする機能を持つ。エンジニアが取引アルゴリズムを開発したり、利用したり、共有するのを支援するクオンツ取引(数量的な分析に基づく取引)プラットフォームだ。ウェブアプリを使って、人工知能による見積や金融指標を評価するアルゴリズムを開発できる。正確な仕様分析と予測、最適化されたポートフォリオ運用を提供するための、ディープモデリングを用いた取引プラットフォームだ。価格変動を最小限に抑えるシステムとともに、取引を最適化するロボットアドバイザーを提供している。金融やクラウドファンディング・プラットフォームを活用した、オルタナティブ投資のマーケットプレイスである。マイクロファイナンス組織や銀行向けの、コアバンキングシステムの開発に特化している。システムをサポートしている。プラットフォームである。よる越境送金マッチングプラットフォームである。高価な送金手数料を排除するシステムだとしている。最適化を支援するロボアドバイザーである。データサイエンス、金融クオンツ分析、投資家や専門家のこみゅにてぃを通じて、投資家が自らの投資目標に到達するのを支援する、オンラインアドバイザリー/投資プラットフォームである。Acceleratorに参加。x「ぱどにゃんこCHECK」コラボキャンペーン開催、Twitter抽選とアプリ抽選のWチャンスAI営業マン「Daniel」β版をリリース。法人営業のリード獲得の自動化が可能に。1万円で300社以上に自動アプローチ。植野力氏による寄稿である。2014年8月の創業、2015年1月にサムライインキュベートからシードラウンドで10万ドルを資金調達していることを明らかにしている。植野力氏による寄稿である。2014年8月の創業、2015年1月にサムライインキュベートからシードラウンドで10万ドルを資金調達していることを明らかにしている。現在、イスラエルのスタートアップと投資家のマッチングプラットフォーム「MillionTimes」を運営。Tokyo」を開催している。ブレインテック(脳神経科学)という言葉に馴染みのある読者の方はどれくらいいらっしゃるだろうか?イスラエルでは現在、脳神経科学を活用したスタートアップが100社以上活動している。2017」の様子をお届けしようと思う。Technologies。氏が設立を主導した団体だ。ようなグローバルカンファレンスの他にも、ブレインテック・スタートアップ企業の創業支援を行うアクセラレータープログラム「Brainnovations」や、投資家や大企業のネットワークを活用してブレインテック・スタートアップの資金面での支援を行う「Braingels」などを通じて、ビジネス化に向けて時間やナレッジ、資金を必要とするブレインテック・スタートアップの創業からスケールアップ支援を行っている。)、脳卒中や鬱などといった脳神経や中枢神経関連の疾患の原因特定や治療法に関する最先端の研究や取組みなどを紹介、議論を行った。Interface)、ソフトウェアアルゴリズム技術の発達により、メディカルデバイスを用いたアプローチも増えているという。優勝、サンフランシスコ行きの航空チケットを獲得した。ブースなどに多くの人が集まっていた。本カンファレンスには、イスラエル内外のVCやIBMなどのIT企業、日本からも大手企業の研究者が訪れるなど、世界中から1,000名以上の参加者があった。脳神経や中枢神経の活動を明らかにすることで、患者にとってはより効率的で安価な治療法を提供、一般消費者に対しても集中力や認知能力、興味の度合いを明らかにすることで生産性向上やマーケティング、スポーツ、教育などの分野での活用が始まりつつあるブレインテックに、世界中の企業や投資家からの密かな注目が集まりつつあることが感じられた。2017.03.12SHARE:Facebookが偽ニュース(フェイク・ニュース)の問題に取り組むと宣言したのが昨年11月。その後、具体的なプランとして5つの項目を挙げて対策すると公表していました。この内のトップバッター、「ユーザーが不正確と判断したストーリーに警告ラベルを追加」が静かにスタートしているようです。発見したのがGizmodoで、偽情報と思われるサイトの記事の下に表示されることになるそうです。...この記事を読むFacebookが偽ニュース(フェイク・ニュース)の問題に取り組むと宣言したのが昨年11月。その後、具体的なプランとして5つの項目を挙げて対策すると公表していました。この内のトップバッター、「ユーザーが不正確と判断したストーリーに警告ラベルを追加」が静かにスタートしているようです。発見したのがGizmodoで、偽情報と思われるサイトの記事の下に表示されることになるそうです。2017個人的にFortuneの解説が分かりよかったのでそちらを読むと、嘘かどうかの判断はPolitifactやSnopes.comなどの独立した調査機関によってチェックされるとしています。Instituteによって運営されている。この原則には資金と情報源において中立性および透明性が盛り込まれている。Insiderの記述ではもう少し詳しく解説しています。Facebookはジャーナリズム非営利団体Poynterが運営する国際的で超党派的なファクトチェッキングネットワークに参加する多数のメディアと提携した。News、PolitiFactの4つを採用している。(すべてのファクトチェッカーは、Poynterが作成した原則規定を遵守する必要がある)。Insiderより引用)ただ、やっぱり第三者機関によるチェックといってもチェックするまでの時間(Recodeの報道では数日)が必要で、誰かが嘘じゃね?と通報してから第三者機関でチェック、「みんな!これは嘘の情報です!拡散しないで!」と警告するまでのタイムラグだけで十分に延焼する可能性があります。日本ではまだ(少なくとも私が見たところですが関連情報もないので)始まっていないこの通報システムですが、それ以前の偽情報かどうかを判断する第三者機関としては、今年春に偽ニュース対策に取り組む協議会が設立されると朝日新聞が報じています。システム同様に難しいのは判断の基準で、明らかなクリック詐欺みたいなサイトは別として、匿名のリークサイトみたいなとこに流れる真偽不明の情報や、思いっきり右・左に寄った、片方からは嘘としか思えないトンデモ情報の扱い、個人的にもこのネットらしいと言えばネットっぽい話題を、特定団体やプラットフォームがどう判断するのかというのは興味深いところであります。Kastanis氏による。Kastanis氏による。innovation.機械学習(ML)と人工知能(AI)の今後への期待は驚くものである。スマホと話せたり、お気に入りアプリは写真に写る友人や家族を識別してくれる。これは一晩で実現したものではない。ネットワーク自体が拡大したことと、高度なコンピュータ科学技術がこれらを導いたのだ。現在の「すごく繋がった」世界において一番の利益をもたらす分野は、情報、通信、コマース、エンターテインメントである。「ネットワーク化された社会」については多くのことが書かれているが、この常に変化し続ける過程では、ネットワーク自体がその社会の本質的な貢献者となっている。AIとMLは現在の学習ネットワークからデータ認識ネットワーク、自己駆動ネットワーク、自己修復ネットワークに至る4つの進化段階を通じてネットワークを成長させる。今日のネットワークはステージIにある。ネットワーク状態の監視とリアルタイムに近い最適化のフィードバックループで問題を解決したり、パフォーマンスを向上させたりする。知覚システムとネットワークを最適化するやり方は、人間が作成した簡単な記述分析ルールと経験則に基づいている。信号AがC秒間設定値のBを上回る場合、動作Xを開始する、といった具合だ。これらのルールは通常、解釈が容易であるがハードコード(固定化)され、変化する環境に適応することができず、さまざまな状況に効果的に対処するための複雑さがないため、最新のデータ駆動型の代替案としては最適ではない。実際、これらのルールは経験豊かで知的な人でさえ、ネットワークKPIに影響を与える意味のある相関関係や影響を与える要因の膨大なデータセットの中において見つけることができないだろう。「リアルタイム」が制限となり最適なパフォーマンスで対処しきれないトラブルを予期するのは人間の手では叶わない。ステージII:予測ネットワークーー「何が起こるか知っている」タイミングが全てだ。ステージIIネットワークは、過去のネットワークデータ内のパターンを継続的に見つけ、将来の行動を予測するためにそれらを使用する。MLは、時間/日、ネットワークイベント、1回限りか定期的な外部イベントや要因(選挙、自然災害、YouTubeの傾向など)など、インパクトがあると思われる要因を分析するよう指示できる。データの価値は、過去のネットワークパフォーマンスと将来の最適化を提供する手動ソリューションとの間の確率的相関関係にある。MLは、データ科学者とドメイン専門家が協力し合って、ノイズから信号を分離し、MLモデルを実用する前にテストすることで、モデルの複雑さが許す限りの相関を取得できる。MLモデルは、ネットワークKPIの徹底的な分布と外部の影響要因のめまぐるしい配列を明らかにし、将来の結果を予測するための相関関係を細部まで明らかにすることができる。これらの予測は、人間の監視者に、どのようにネットワークリソースを配布し、最適化を実行するべきかという高度なアドバイスを提供し、低コストでパフォーマンスを向上させる。ネットワーク型の「オートパイロット」は、最適な経路からのわずかな予測偏差を検出し、実際の問題が現れるずっと前に人間のオペレータに警告を出すことができる。データを継続的に収集し、現実と予測を比較することで精度が向上し、次世代モデルの改善につながる。ステージIIのML法には、線形および非線形の監視方法、ツリーベースのアンサンブル、ニューラルネットワーク、およびバッチ学習(例えば、一夜漬けトレーニング)が含まれる。ステージIIの予測的支援とは人間のオペレータが変更を実施するまでに余裕ある時間を与えることに他ならない。その結果はネットワーク性能の突破口となり、機械が予測を行い、人間は時間に余裕を持って解決策を見つけることができるようになる。生徒はいずれ指導者となる。ステージIIIでは、AIアルゴリズムが過去のパフォーマンスをレビューし、人間の指示とは無関係に、ヒューマンロジックのガイダンス外の将来のパフォーマンスに影響を及ぼすであろう、発見されていない相関要因を特定する。ネットワークデータや初期のガイダンスを超えて、生成されたデータやシミュレートされたデータなどの外部データセットに目を向ける。機械は監督された方法から得られた知識を使用し、その知識を監督されていない方法に適用し、人間の介入や指導なしに未発見の相関係数を明らかにする。ステージIIIネットワークは、管理者が将来のビジネスの影響を判断するための複数パターンの予測をネットワーク自己の理論的行動に基づいて作成する。ネットワークは人間の管理者に可能性のある将来の結果から選択肢を与える(スーパーボウル中の最適なパフォーマンス、または休暇中の最低電力使用量等)こうして、ネットワークは単一の未来を予測するだけでなく、人間の同僚に多元的な先見情報を提供することで、戦略的ネットワーク最適化の時代を切り開く。ステージIIIのMLメソッドには、ディープラーニング技術、シミュレーション技術、その他の高度なコンピュータ科学技術(高度な統計、モデルガバナンス、オートマモデル選択など)が含まれる。非常に有能ではあるが、ステージIIIのネットワークは技術的に「インテリジェント」ではない。大きな飛躍はステージIVで発生する。