「機械学習(人工知能でも良い)で何かすごいことをやれ!」とあなたの上司は言っていないだろうか。あなたが上司や意思決定者で、このセリフを最初に言っていないだろうか。Media関門海峡上空で思い込みの恐ろしさを思い出した本州から九州の移動というのは、常識として東から西への移動のはずである。太陽は東から出て西に沈む。GASKETの3回目はモビリティとトラベル、移動と旅行の話である。セキュリティ・トークンも株式型クラファンで取......ビットコインやイーサリアムに代表される暗号資産。いわゆる仮想通貨として認知され流通している。Clipping『翔んで埼玉』の高視聴率は埼玉県民がもたらした?2月8日夜、映画『翔んで埼玉』がフジテレビで放送され、関東では16.7%の高視聴率を記録したと報じられた。AI今まで機械学習の概念や、できることなどを解説してきたが、概要はわかったのでいよいよプロジェクトの開始である。その前にもう一度だけ確認していただきたいことがある。「機械学習(人工知能でも良い)で何かすごいことをやれ!」とあなたの上司は言っていないだろうか。あなたが上司や意思決定者で、このセリフを最初に言っていないだろうか。「IoTに関連して相談がある」と言われ、ある会社さんに伺ったときに、「TOPからIoTで何かやれ、と言われている。何をしたらよいか?」という相談だった。笑い話に聞こえるかも知れないがバズワードが独り歩きすると、組織はかなりの確率でこの状態に陥るのである。「機械学習を何かしら利用してECサイトの売上を増やせ」という指示はどうだろうか?前例よりはよくなった気がするかもしれないが、これもほぼ同じレベルである。現場はこういうリクエストを投げられると、課題探しから始めなければならない。「ECサイト顧客の買い物一回あたりの売上単価を上げられないか?」という課題であれば、リコメンデーションをしよう、とか、Eメールを送ろう、とか、色々なアイデアが出るはずで、それを解決するために機械学習が使えるのか?という議論を開始できる。次に大事なことは、「それは他の手法で本当に実現できないのか」という検討が必要である。機械学習は(少なくとも現在のところ)不確実性が高く不安定な手法である。これだけは忘れないでいただきたい。条件や検討すべきことを簡単に整理してみたい。Reading今まで機械学習の概念や、できることなどを解説してきたが、概要はわかったのでいよいよプロジェクトの開始である。その前にもう一度だけ確認していただきたいことがある。「機械学習(人工知能でも良い)で何かすごいことをやれ!」とあなたの上司は言っていないだろうか。あなたが上司や意思決定者で、このセリフを最初に言っていないだろうか。「IoTに関連して相談がある」と言われ、ある会社さんに伺ったときに、「TOPからIoTで何かやれ、と言われている。何をしたらよいか?」という相談だった。笑い話に聞こえるかも知れないがバズワードが独り歩きすると、組織はかなりの確率でこの状態に陥るのである。「機械学習を何かしら利用してECサイトの売上を増やせ」という指示はどうだろうか?前例よりはよくなった気がするかもしれないが、これもほぼ同じレベルである。現場はこういうリクエストを投げられると、課題探しから始めなければならない。「ECサイト顧客の買い物一回あたりの売上単価を上げられないか?」という課題であれば、リコメンデーションをしよう、とか、Eメールを送ろう、とか、色々なアイデアが出るはずで、それを解決するために機械学習が使えるのか?という議論を開始できる。次に大事なことは、「それは他の手法で本当に実現できないのか」という検討が必要である。明日からいよいよ幕張メッセである。フロアマップを見ると一目瞭然であるが、Interopとしてスタートしたこのイベントは、同時開催のイベント...ららぽーとのOMO(&mall)がBOPISをスタートしていたオンラインで洋服を買うことが当たり前になってきた。パッションテックをInterBパッションテックという言葉を聞いたことがあるだろうか。言葉を聞くと、なんでもできてしまう、だって将棋や囲碁だって人間に勝てたじゃないか、という意見も聞こえてくるし、そうお考えの方も多いかも知れない。(将棋、囲碁に使われる強化学習はやや説明が難しいのでここでは割愛する)もっとシンプルに、機械学習というのは何ができるのだろうか。クラスタリングの3つしかない。これに異常検出を含める意見が多いが、異常検出も先の3つのどれか、もしくは組み合わせが原理であり、異常検出というのは応用範囲を指しているので少し違和感がある。分類問題というのは、与えられた学習データから分類基準を学習し、未知のデータをそれらのクラス(カテゴリとも呼ぶが、機械学習の世界ではクラスと言う。プログラム用語のクラスとは異なる)に分類する機能です。電子メールをSPAMメールと必要メールに分類するような機能、と言えばわかりやすいであろうか。手書き文字を認識するのもクラスが膨大にあるだけで、実は分類に他ならない。回帰問題は数値を予測する問題です。株価の予想のように時系列での処理に使われることも多いが、さまざまな入力データからビールの売上を予測するなどの処理にも使われるものだ。クラスタリングというのは、データからクラスタ(似た者同士のかたまりと考えてください)を作成し、未知のデータをそのクラスタに分類するものである。クラスタリングは教師なし学習の問題である。言葉を聞くと、なんでもできてしまう、だって将棋や囲碁だって人間に勝てたじゃないか、という意見も聞こえてくるし、そうお考えの方も多いかも知れない。(将棋、囲碁に使われる強化学習はやや説明が難しいのでここでは割愛する)もっとシンプルに、機械学習というのは何ができるのだろうか。クラスタリングの3つしかない。これに異常検出を含める意見が多いが、異常検出も先の3つのどれか、もしくは組み合わせが原理であり、異常検出というのは応用範囲を指しているので少し違和感がある。分類問題というのは、与えられた学習データから分類基準を学習し、未知のデータをそれらのクラス(カテゴリとも呼ぶが、機械学習の世界ではクラスと言う。プログラム用語のクラスとは異なる)に分類する機能です。電子メールをSPAMメールと必要メールに分類するような機能、と言えばわかりやすいであろうか。手書き文字を認識するのもクラスが膨大にあるだけで、実は分類に他ならない。回帰問題は数値を予測する問題です。株価の予想のように時系列での処理に使われることも多いが、さまざまな入力データからビールの売上を予測するなどの処理にも使われるものだ。商業施設ウラジオストク最終日は街なかのお店を中心に探索を行った。最初はバーガーキングである。これは結構世界中で見かける注文・決済端末で...モバイルバッテリーは「シェア」するほうが得なのか?ChargeSPOTを以前にGASKETでもご紹介した株式会社INFORICH(インフォリッチ)が展開しているバッテリーシェアリングサービスの「ChargeSPOT」(チャージ...ダイナミックプライシングはどこまで正義なのかダイナミックプライシング。その名の通り、動的に価格を変動させることである。AI機械学習で使われるアプローチにはいくつか種類がある。“教師あり学習”は、読んで字のごとく、いくつかのデータと予測、検知したい正解データの組み合わせからモデリングを行うものだ。ビジネスの現場ではこのアプローチが最も多く使用される。多変量解析などを経験された方には一番わかりやすいかも知れない。気温とビールの売り上げには何かしらの相関関係が存在すると思われ、この時気温がデータ(説明変数)であり、ビールの売り上げ(実績)が“教師”となる。明日の予想最高気温からビールの売り上げを予想するわけである。“教師なし学習”とはデータそのものの構造を獲得するものである。クラスター分析などがこれに属する。これは、囲碁や将棋などのようにどのような行動を取るか、という戦略を獲得するものだ。多変量解析(重回帰分析)を経験された方であれば、ここでひとつ疑問が起こるはずだろう。先ほどのビールの売り上げ予測は機械学習で行う必要があるのか、という点である。多変量解析で十分なのではないかという疑問である。結論から言うと、この例であれば多変量解析で十分だろう。「巷ではAIだ機械学習だと騒いでいるが、それらの大半はすでに統計手法で実現している。」という意見もあり、“AIを使って”、とアナウンスしているが、内情は統計手法だったり、もっと稚拙なアルゴリズムであることも多々ある。いった例の場合、機械学習は無意味なのでだろうか、というとそうとは言い切れない。ビッグデータの存在がある。Reading機械学習で使われるアプローチにはいくつか種類がある。“教師あり学習”は、読んで字のごとく、いくつかのデータと予測、検知したい正解データの組み合わせからモデリングを行うものだ。ビジネスの現場ではこのアプローチが最も多く使用される。多変量解析などを経験された方には一番わかりやすいかも知れない。気温とビールの売り上げには何かしらの相関関係が存在すると思われ、この時気温がデータ(説明変数)であり、ビールの売り上げ(実績)が“教師”となる。明日の予想最高気温からビールの売り上げを予想するわけである。“教師なし学習”とはデータそのものの構造を獲得するものである。クラスター分析などがこれに属する。これは、囲碁や将棋などのようにどのような行動を取るか、という戦略を獲得するものだ。多変量解析(重回帰分析)を経験された方であれば、ここでひとつ疑問が起こるはずだろう。先ほどのビールの売り上げ予測は機械学習で行う必要があるのか、という点である。多変量解析で十分なのではないかという疑問である。結論から言うと、この例であれば多変量解析で十分だろう。「巷ではAIだ機械学習だと騒いでいるが、それらの大半はすでに統計手法で実現している。現在のエッジAIの動向は明らかにエッジデバイス(乱暴に言うと、CPUボードと捉えてください)にただならぬ影響を与える。Piは1100万台以上の出荷実績がある。電車内のドア上という場所、そこで表示する情報、表示方法。»このサイトについてGASKETとは隙間を埋めるシール材のことです。このサイト「GASKET」は、IoTテクノロジーと現場の間を埋めるWebメディアです。IoTが手軽になる一方で、これを使う側にはその実感が少なかったり、課題をIoTで簡単に解決できることに気がついていません。「GASKET」はこの隙間を埋めることでIoTやAIでより良き社会の実現に貢献します。GASKET」を開催しています。views首都圏未導入のマクドナルドの「モバイルオーダー」は実はかなりヤバイのだマクドナルドが4月からはじめた「モバイルオーダー」を試してきた。一部店舗まで拡大している。views新型コロナウイル対策をベトナムホーチミンから考えるホーチミンから日本の報道を見ると、政府の対応は後手後手だ。初期の対策が遅れ、新型ウイルスの患者が日に日に増加している。ベトナム政府の断固かつスピーディな動きと比較すると悲しくなる。COFFEEが人気だ。viewsソウルの朝、緊急速報メールが鳴り響くソウル滞在中の朝7時過ぎ、いきなりスマホが大きな音を立てて鳴り響いた。びっくりして画面を見ると、どうやら緊急速報っぽいもののようだ。画面を見ると下記の通り。タイトルは日本語だが、本文はハングルである。WORKは想像以上に快適だったここでバリバリと仕事をしなくても、ちょっと15分でも30分でもいいので仮眠しようとか、定位置を持たない筆者的にはそっちの用途のほうが多くなりそうな予感がした。MoreこのサイトについてGASKETは隙間を埋めるシール材のことです。このサイト「GASKET」は、IoTテクノロジーと現場の隙間を埋めるWe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