合理的に考えて「事前確率を加味して事後確率を予測する」まとめ他にも有用な内容はありましたが、わたしが気になったのは上記の内容でした。Sponsors(GitHubスポンサー)という機能がGitHubで利用可能です。Sponsorsはいわば、コードをオープンソースで書く人を金銭的に支援するための機能です。イメージ的には、Kickstarterなどのクラウドファンディングのように、気に入ったプロジェクトや人、活動を金銭的に支援して、活動の成功を見守り、対価(リターン)として何らかのサービスを教授できるサービスです。Issuesやプルリクエストなどに対応してもらう」といった「権利」提供型サービスになるのかなと思います。どれくらいの金額支援に対してはどれくらいのサービスを提供するかはTierという形で、オープンソース開発者/プロジェクト側で作成します。Tierの基準は用意されていないので、近しいプロジェクトの事例などを参考にしてオリジナルものを作る必要があります。通常のクラウドファンディングと違うのは、支援が1回きりではなく、毎月で、止めるまで継続されるサブスクリプション制であるという点です。1回のみの支援というオプションはあえて用意されていません。日本でも何人かはやっている人はいるみたいです。多くはなく、広まっていないようですね。Sponsorsのサブスクリプションが、ライブパフォーマンスで受け取る「投げ銭」(=コンテンツ提供者への金銭提供)と同じで、そのような投げ銭をネット上で行うことは、資金決済法における「為替取引」に該当する可能性があり、法律的に禁止されているから、という意見が以前から多くあるからではないかなと思います。ちなみに(投げ銭ではなく)「電子決済」であれば、「資金移動」に該当するので、プラットホーム運営者が資金移動業に登録する必要があるようです(例えば電子決済サービスの「ペイペイ」は資金移動業に登録済みなので、個人間でお金の受け渡しができます。「資金移動」の法律を回避するために、いったんポイントなどを購入してもらい、そのポイントを人に渡す(例:はてなポイント)という方法を採用するケースも多いみたいです)。Sponsorsのサブスクリプションは、「電子決済」というより、どちらかというと「投げ銭」に近いと思いますが。「サブスクリプション」と呼んでいるように、(投げ銭ですらなく)「特典の定期購入」だとは個人的に思っています。Sponsorsのサブスクリプションは、先ほど書いたように「権利の定期購入」と見るのならば「購入型」に該当するのかなと考えています。一切の特典(権利)を渡さず、手紙やメールでお礼を言うぐらいであれば「寄付型」なのかなと思っています。※以上、思っていることを書きましたが、法律については無知なので、詳しくは法律家に相談してみてください。わたしは本稿の内容に対して一切の責任を取りません。ソフトウェア開発者への金銭的支援と、資金決済法について」に質問してみましたが、「クラウドファンディングのような方法で資金を集める場合に、......、対価が質問にあるような特典(例:毎月2000円なら開発者側ページに『名前/ロゴ』が掲載される特典)であれば、金融商品取引法の規制対象とはならず、せいぜい特定商取引法の通信販売の規制対象となるだけだろうと思います。」「寄付や投げ銭であれば、規制はありませんが、寄付を受けた金額が年間で110万円を超えれば、超えた部分に贈与税がかかります。」という回答がつきました(※あくまでネット上にある一つの意見であり、これを読んで取った行動は全て自己責任です。前置きが長かったですが、たまに「無料でこれ提供してくれてありがとう。Sponsorsに申請してみました。できたページが下記のリンク先です。1カ月近くかかるのを見積もった方がいいです。申請書類が全て英語で、よく分からない。pronouns?(あなたの代名詞は何ですか?)」という質問。his」と答えるのだと思います(※確信はないです)。hers」と言ってもらいたい人もいるとかかなと思うので。これは英語を文化面も含めて知らないと答えられないですよね。一つがW-8BENで、赤枠で囲まれている欄だけ記入すればよいと思います。稼ぎたい人のためのストックフォト副業ログ」を参考にしました。Sponsorsは海外でやっている人でもそこまで多くの支援者が付いているわけではないので、現状のままだと流行ることなく終わりそうという気がしてしまいますね。自分も誰も付かないだろうな...。それよりも日本人はGitHubスターをあまりつけないらしくて、それでも米国などとの差が出ているって何かで読んだのですが、「まずはみんな気に入ったら気軽にGitHubスターを押す習慣を持とう」という運動が日本で始まればいいなと思っています。自分もほとんどスター押してないから人のことは言えないです。※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。物体検出は多いが、3Dをグリグリ動かすアプリケーション画像のディープラーニングでの検出・認識など。NXなどのエッジAIデバイスの可能性は?センサーではないものが検出できる。人の表情でまぶしそうだから照明を調整するなど推論はデバイスにやらせるという分業が進んでいく。モデルを作る人とアプリを作り人は別に個人で安くて手に入るので、それを活かして、教育的な活用を進めてほしい自分だけのカメラが作れるのでは。nanoをオススメしているが、AIの解釈性の問題などで実現にいたらない。ミッションクリティカルな場面では難しいだろうが、こうすれば使えるなどのユースケースは必要TX1/TX2ではフルオートメーション、AI監視カメラ、インフラ管理などでの活用は多いが、あまり公開される実例情報としては世の中に出てきにくいエッジコンピューティングについては日本が世界をリードしてほしいAIを使いこなす会社が結局は伸びていくのではないかと思うJetsonシリーズに期待すること継続的に提供してほしい。普及することで安くなるのではラズパイと比べると、使える周辺機器が少ない。一工夫しないと使えないので、今後は使えるものが増えるとうれしいオーディオ関係が弱い。ラズパイと同じくらい気軽に使いたいMicroSDカードの差し替えが頻繁だと壊れやすいので、MicroSDカードの延長ケーブルを使うとよい汎用AIは実現するのか?汎用AIといわれてもイメージできないドラえもんを作るのは10年後はまだできないと思うけど...このまま技術を積み重ねていけばできるのではないのか中身は計算式なので、コンピューティングパワーがまだまだ足りないので、しばらく無理だと思う生きているうちにドラえもんを見てみたいが、今は虫みたいなものなので、もうワンステップした別理論が必要。100年単位が必要だと思うドラえもんが出してくれるアイテムの方に興味がある。統計ネットサーフィン中にたまたま見つけた資料ですが、良いと思ったので個人的な備忘録も含めての紹介です。2014年とちょっと古いですが...。以下は上記の「日本語化のソース」から引用したポスターです。改変禁止」に従って再配布可能のようです(詳しくは上記のリンク先を確認してください)。「ダメな科学」を見分けるための大まかな指針うさうさメモに、それぞれの項目の内容が詳しく解説されています。下記リンク先を参照してください。はてなブログPro最近ではAI・機械学習・ディープラーニングなどに興味を持って、日々、技術情報を追いかけています。Web技術、IoTエッジデバイス技術、システム化&自動化なども好きです。Insider編集長をしています。RESERVED.(引用と私的使用以外の記事・画像及び情報の無断転載を禁じます)スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。