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Twitterでたびたび告知させていただいていますが、『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出させていただきます。紙版は8月4日発売（本記事公開の翌日）、電子版は7月30日にすでに発売されています。 gihyo.jp www.amazon.co.jp 本書の概要は次の通りです。 予測に基づいた広告配信や商品推薦など，ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で，多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが，手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず，実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は，機械学習の実践において本来必要なはずのステップを無視してしまうことに起因すると考えられます。機械学習を用いてビジネス施策をデザイン
概要 本APIは、入力された記事本文（最大2,000文字まで入力可能＝製品版）を機械学習を用いて要約するものです。過去30年分の記事データを、ディープラーニングの機構を用いて学習させています。長文を要約するときにお役立てください。 本APIの機能は、 指定した長さごとに生成型要約 すべての文の長さを揃える すべての文を圧縮する 重要な文を抽出する 重要な文を抽出後圧縮して、指定した長さにする の5つです。より詳細はこちらに解説記事を載せています。 九州電力玄海原発３、４号機（佐賀県玄海町）の運転差し止めを住民らが求めた仮処分申し立ての即時抗告審で、福岡高裁（山之内紀行裁判長）は１０日、住民側の抗告を棄却した。主な争点は、耐震設計の基になる基準地震動（想定される最大の揺れ）の合理性、原発周辺の火山の噴火リスク、配管の安全性の３点。 住民側は「基準地震動が過小評価されている」と主張。原子力規制
In this paper we present a learned alternative to the Motion Matching algorithm which retains the positive properties of Motion Matching but additionally achieves the scalability of neural-network-based generative models. Although neural-network-based generative models for character animation are capable of learning expressive, compact controllers from vast amounts of animation data, methods such
原著：ペドロ・ドミンゴス 翻訳：神嶌 敏弘 イラスト：六七質 出版社：講談社 発行日：2021-04-21 ISBN：978-4062192231 本書は，ペドロ・ドミンゴス著『The Master Algorithm』の翻訳書で，近年の人工知能技術の進展を支える機械学習についての解説書です．機械学習とは，作業手順を明示的に指示しなくても，それをデータから学ぶ能力を計算機に与える技術です．この機械学習について，計算機科学や統計学の高度な知識を前提とせずに，その内側に踏み込んで仕組みを明らかにし，この技術の可能性と課題を論じています． 出版社ホームページ 版元ドットコム Googleブックス ネット書店：Amazon 楽天ブックス honto 紀伊國屋書店 電子書籍：Amazon 楽天ブックス honto 紀伊國屋書店 Apple 読書ログ： 読書メーター（電子版） ブクログ（電子版） 図書
Coauthors: Jeremy Lewi (Google), Josh Bottum (Arrikto), Elvira Dzhuraeva (Cisco), David Aronchick (Microsoft), Amy Unruh (Google), Animesh Singh (IBM), and Ellis Bigelow (Google). On behalf of the entire community, we are proud to announce Kubeflow 1.0, our first major release. Kubeflow was open sourced at Kubecon USA in December 2017, and during the last two years the Kubeflow Project has grown b
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