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パチスロ 札幌 8月26日 IDC Japanは2021年7月5日、「Future of Workstyle」(働き方の未来)に関する企業ユーザー動向調査の日米比較を発表した。新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の収束後は、オフィスへの出社とテレワークを組み合わせたハイブリッドワークが進むという。

画像ワクチン普及後に自宅とオフィスで勤務する従業員の割合(出典:IDC Japan)

 この調査は2021年3月に日本と米国で実施したもの。働く場所の変化やテレワークの課題、オフィスへの出社を再開する際に導入を検討する技術や設備、今後の投資予定などについて聞いた。

ハイブリッドワークは定着するのか

 IDC Japanの調査によると「COVID-19のワクチンが普及した後は従業員は週5日間出社する」と予測する企業の割合が日米ともに7割弱、週に3日以上では約9割を占めた。「隔週以上の頻度でテレワークする」と予測する企業の割合は日本で約3割、米国で4割弱だった。

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化 物語 スロット 狙い 目 ハッカー集団AnonymousとLulzSecは7月27日、米インターネット決済サービス大手PayPalのボイコットを呼び掛ける声明をWebサイトに掲載した。

 両集団は声明の中で、PayPalに対するサイバー攻撃にかかわった疑いで容疑者が逮捕されたことについて、「倫理的、現代的なサイバー活動にかかわった人物をFBI(米連邦捜査局)が逮捕し、脅していることに憤慨を覚える」と主張。容疑者が訴追されれば最高で50万ドルの罰金と15年の禁錮を言い渡される可能性があると述べ、「このままじっと企業や政府に踏みつけられているわけにはいかない。テロリストはわれわれではなく、おまえたちだ」と公言した。

 PayPalについては、告発サイトWikiLeaksの決済口座を閉鎖したことなどを理由に「腐敗した貪欲な組織」と批判し、ユーザーは直ちにPayPalのアカウントを解約して別のサービス利用を検討するよう呼びかけた。

 この呼び掛けを受けて、同日だけで「少なくとも3万5000のPayPalアカウントが解約された」とAnonymousはTwitterで報告し、「(解約は)さらに増えるだろう」とツイートしている。27日のNASDAQ市場ではPayPalの親会社eBayの株価が急落した。

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ベラジョン ボーナス 出 金 できない 2017年10月は、スマートスピーカーが日本で本格的に始動する月になりそうだ。先陣を切ったのはAmazon。同社は10月2日に、「Amazon Echo」やそのエンジンともいえる「Alexa」を、年内に発売すると発表した。一方で、製品が店頭に並ぶのが最も早かったのは、Googleだ。同社は米国などで展開していた「Google Home」の日本導入を10月5日に発表。10月4日(現地時間)に、米国で披露されたばかりの「Google Home mini」も10月23日に発売する。

 これに対し、LINEは日本市場に特化したAIエージェントサービスのClovaを正式リリース。これに対応するスマートスピーカーの「Clova WAVE」が、発表と同日の10月5日から注文可能になった。当初はオンラインストアのみの展開となるため、ユーザーの手に渡るのはGoogle Homeの方が先になりそうだが、当初の予定から価格を下げるなどのサプライズもあり、話題を呼びそうだ。

 にわかに注目を集めているスマートスピーカーだが、これは一体どのようなものなのか。Alexaに先駆けて発売されるGoogle HomeとClova WAVEの2つの特徴を振り返るとともに、そのインパクトを読み解いていきたい。

Google HomeGoogle Home MiniClova WAVE10月5日はさながら“スマートスピーカー祭”といえる1日だった。Googleの「Google Home」(上)、「Google Home mini」(中央)、LINEの「Clova WAVE」(下)が一気に発表されたスマートスピーカーとはどのようなデバイスなのか

 誰かが明確な定義を決めたわけではないが、スマートスピーカーとは、クラウド上のAI(人工知能)につながり、音声で操作でき、結果も音声で返されるデバイスのことを指す。Amazonが米国で上記のAmazon Echoなどを発売し、大ヒットを記録した結果、“スマートフォンの次”としても注目を集めるようになった。

 この分野で先行するAmazonはAlexaのスキル(機能)を開発者に公開しており、Alexa対応のデバイスをサードパーティーが製造できる仕組みも整えている。年始のCESでは、対応デバイスが数多く発表されたほか、スマートフォンでも、Huaweiの「Mate 9」やHTCの「HTC U11」、Motorolaの「Moto X4」などが、Alexa対応をうたっている。

AlexaHUAWEI Mate 9Alexa対応冷蔵庫や、初のAlexa搭載スマートフォンの「Mate 9」が発表されるなど、2017年のCESでは同プラットフォームが大きな話題を集めた

 これに近い機能を持つのが、GoogleのGoogle Homeや、LINEのClova WAVEだ。Google Homeは、同社がスマートフォンに搭載してきたGoogleアシスタントがベースになっており、Google Homeは「このアシスタントを使える場所が、新たに増える」(Google日本法人 製品開発本部長 徳生裕人氏)という位置付けになる。より具体的にいえば、家庭内でGoogleアシスタントを効率よく利用するためのデバイスが、Google Homeだというわけだ。

Google HomeGoogleアシスタントが活躍する場を増やすためのデバイスだと語る、Googleの徳生氏

 スピーカーという形状のため、イメージしやすいのが音楽機能だ。Google HomeはGoogle Play MusicやSpotifyに、Clova WAVEはLINE MUSICにスマートフォンなどを介す必要なくつながり、音声で聞きたい楽曲を呼び出すことができる。音量の調整や、曲送りなどの操作も、全て声で行えるため、スマートフォンを使って操作するより、ある意味で直感的で、手間もかからないといえるだろう。

Google HomeClova WAVELINE MUSICGoogle、LINEともに、最も利用シーンを伝えやすいのは、音楽機能と考えているようだ。LINEはLINE MUSICとのセットキャンペーンも展開し、価格面でもアピール

 ただ、これだけだと、単にスピーカーをネットに接続したのと大差がない。スマートスピーカーと呼ばれるゆえんは、音声で使えるその他の機能も充実しているところにある。Google Homeは、同社の得意とする検索にも力を入れており、「ユーザーに聞かれたことを答えるのは、比較的得意」(徳生氏)だ。発表会で紹介されていたように、「チョコレートケーキのカロリーは?」といった質問や、「今日は何の日」といった質問に対し、音声で回答してくれるのは1つの特徴といえる。同様の機能はClova WAVEにも実装される。

Google Home食材の情報など、さまざまな質問に答えられるGoogle HomeClova WAVELINEも検索機能は充実させていく

 また、Google HomeはGoogleの、Clova WAVEはLINEのアカウントにひも付くため、タスクの管理やスケジュールの読み上げとなども行える。この点ではGoogle Homeが一歩リードしており、音声によって最大6人のユーザーを識別することが可能だ。家庭内でお父さんが聞けばお父さんの、お母さんが聞けばお母さんのスケジュールが読み上げられるといった具合で、1台のデバイスを家族で共有できる。現状ではClova WAVEに同様の機能はないが、「今後の追加機能として、話者を特定する機能を実装する」(LINE 取締役 CSMO 舛田淳氏)予定だ。

Google HomeClova WAVEGoogle Homeは6人までの話者特定が可能だが、同様の機能はClova WAVEにも搭載される予定だという。それに伴い、カレンダーなどの機能も用意

 このように発売後も機能が拡張されていく点はスマートフォンに近く、スマートスピーカーがコンピュータであることの証拠だ。“スマート”と呼ばれる理由の1つともいえるだろう。実際、Clova WAVEは体験版の発売から数々の機能を追加しており、「買った直後と1年後では、Clova WAVEの価値が全く違ったものになる」(舛田氏)という。

Clova WAVE体験版の開始から、数々の機能が搭載されてきた

 スマートフォンのようにプラットフォーム的な側面も持ち、サードパーティーも参画できる。ここで先行しているのはAmazonだが、GoogleもGoogleアシスタント用に「Actions on Google」と呼ばれる仕組みを用意しており、さまざまなパートナーが参画。大手キャリアもこの仕組みを利用しており、KDDIは「au Home」をGoogleアシスタントに対応させる予定だ。実現すれば、au Homeに対応した家電やセンサーを音声で操作できるようになる。読み上げるコンテンツを用意するだけでなく、家電連携のインタフェースとしても利用できるというわけだ。

au HOMEau HOMEもGoogleアシスタントに対応予定で、Google HOMEから操作できるようになる関連キーワードGoogle | スマートスピーカー | Google Home | AIアシスタント | Alexa | Amazon | Google Assistant | 石野純也のMobile Eye | Amazon Echo | au HOME | Spotify | ビックカメラ | HTC U11 | HUAWEI Mate 9 | Netflix | TSUTAYA | うたパス | ビデオパス | ヤマダ電機日本市場への対応を万全にしたGoogle Home仮想通貨カジノパチンコcs テレ朝 と は

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 機械学習などの講義動画が無償公開されている「gacco」というサイトをご存じだろうか? gaccoとは、ビジネスから、各種教養、学術まで幅広い分野を対象に、大学レベルの本格的な講義を、大学や企業、行政機関などが無償で提供しているサイトである。誰もが無償かつ日本語で学習できるオンライン講座形式の学習プラットフォームとなっている(図1)。

図1 gaccoのトップページ図1 gaccoのトップページ

 2022年10月11日の執筆/改訂時点では、機械学習/統計学/データサイエンス関連では下記の無料オンライン講座が存在する。

AI概説/ビジネス活用編:「はじめてのAI」(2019年8月27日~)「社会の中のAI~人工知能の技術と人間社会の未来展望~」(2022年7月13日~9月27日、未定)「AIの基礎と開発プロジェクトの進め方」(2021年3月12日~3月31日、未定)「ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル」(2021年2月14日~4月30日、未定)AI活用人材育成講座(2021年6月30日~2023年3月31日):事例集1「企画・マーケティング、営業・販売・サービスで活用されるAI」事例集2「製造・生産、設備・インフラで活用されるAI」事例集3「AI活用が注目される業界(介護・医療・金融・農業)」理論講座1「AI・データサイエンス基礎」理論講座2「AI・データサイエンス概論」理論講座3「AI・データサイエンス専門I」理論講座4「AI・データサイエンス専門II」活用講座1「データサイエンティストの基礎知識」機械学習/深層学習編:「機械学習」(2022年11月17日~2023年3月3日)「深層学習」(2021年7月20日~10月26日、未定)「推論・知識処理・自然言語処理」(2021年6月29日~9月28日、未定)データサイエンス(一般実用)編:「社会人のためのデータサイエンス入門」(2022年6月7日~8月4日、未定)「社会人のためのデータサイエンス演習」(2022年10月4日~12月13日)「誰でも使える統計オープンデータ」(2022年1月11日~3月15日、未定)数学/統計学編:「数理・データ科学のために結局勉強することになる微積分の基礎」(2021年12月9日~2022年2月28日、未定)「統計の入門」(2022年10月11日~2023年2月28日)「統計学I:データ分析の基礎」(2022年4月21日~6月30日、未定)「統計学II:推測統計の方法」(2022年10月13日~12月15日)「統計学III:多変量データ解析法」(2022年1月11日~3月14日、未定)「因果推論 -一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論-」(2021年12月9日~2022年2月28日、未定)データサイエンス(学術理論)編:「大学生のためのデータサイエンス(I)」(2022年8月12日~12月2日)「大学生のためのデータサイエンス(II)」(2021年11月15日~2022年03月14日、未定)「大学生のためのデータサイエンス(III)問題解決編」(2022年4月22日~8月12日、未定)「高校生のためのデータサイエンス入門」(2022年6月17日~9月17日、未定)

 上記箇条書きの各行末のカッコ内は、講座ごとに決められている受講可能期間を示している(※各期間は本稿の解説部分にリンクされている)。「未定」となっているのは前期の受講可能期間が終わってしまったため。ただし、各講座は定期的に再開講を繰り返しているので、「未定」と記載されているものも、今後、再開講される可能性が高いので、毎月、gaccoをチェックしてみるとよい。

 それぞれ10分程度の動画で構成されており、すき間時間を利用して手軽に学べる内容となっている。

 本稿執筆時点のお勧めは、10月に開講される「統計の入門」「統計学II」「社会人のためのデータサイエンス演習」と、11月に開講される「機械学習」である。

 さて以下では、gaccoにおける講義の特徴を示し、それぞれの講義内容について簡単に紹介していく。

gaccoにおける講義の特徴

 以降に掲載する画像は、講義動画からスクリーンキャプチャーして引用したものである。

約10分の講義動画

 gaccoの特徴(であり特長)は、1本の講義動画が「10分前後」となっていることだ(図2)。※ただし、10分はあくまで基本基準であって、内容によって6分のこともあれば、14分のこともあるので注意してほしい。

図2 10分前後の講義動画(引用元「gacco: ga137 機械学習」)図2 10分前後の講義動画(引用元「gacco: ga137 機械学習」)

 ついでに言うと、図中で青色の枠で示したように、再生速度が「0.5x/0.75x/1.0x/1.25x/1.5x/1.75x/2.0x」の倍数で変更できる。また、全画面表示も可能である。

約4週(約1カ月)の学習期間

 gaccoでは、学習期間が週ごとに区切られている。図3に示すように、多くの講座は、全4週(つまり28日、1カ月間)という分量になっている。※ただし、4週はあくまで基本基準であって、内容によって3週のこともあれば、5週のこともあるので注意してほしい。

図3 約4週(約1カ月)の講義動画(引用元「gacco: ga047 統計学II」)図3 約4週(約1カ月)の講義動画(引用元「gacco: ga047 統計学II」)

 各週の講義動画は、7本前後となっている(※これもケースバイケースで、図3では例えば9本になっている)。つまり、毎日1本(~2本)のペースで視聴すれば、コツコツと無理なく学習できるというわけだ。

 ちなみに、図中で青色の枠で示したように、講義動画がダウンロードできる場合もある。

講義の内容: AI概説/ビジネス活用編

 全部の講義内容を詳しく書き出すと長文になってしまう。ここでは、ざっくりとした概要紹介と公開期間、簡単な目次のみを掲載する。目次自体は長いが、一字一句をしっかりと読み込むようなものでもないと思うので、ざっくりと目を通しながらスクロールしていってほしい。

 「AI活用人材育成講座」内の各講座はいつでも始められるように常時オープンしており、講座内容が参照できなくなる期間はないと考えられるため、講義内容の記載は割愛した。

 その紹介の後で、お勧めの学習方法についてまとめているので、そちらもぜひ目を通していただきたい。

はじめてのAI受講可能期間: 2019年8月27日~

 グーグルが提供する講座。いつから学習を開始してもよい「開始日可変型講座」で、課題提出が45日間となっている。

 この講座では、AIの実例から、機械学習や深層学習(=ディープラニング)の概要が学べる。

 「AIやディープラーニングについてよく分からない」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

はじめてのAI図4 講義の例(引用元「gacco: pt028 はじめてのAI」)図4 講義の例(引用元「gacco: pt028 はじめてのAI」)

 確認テスト(※詳しくは、後述の「お勧めの学習方法」を参照)を含めて、全13本の講義の目次は以下のようになっている。頑張れば、1~2時間程度で全講義の視聴とテストが終わるだろう。

第1章 はじめに1-1. ケーススタディ1 生活の中でのAI1-2. ケーススタディ2 AIの活用事例を知る1-3. 本講座のゴール 機械学習について知る第2章 機械学習でできること2-1. レッスン1 普通のITと機械学習の違い2-2. レッスン2 画像認識の例2-3. レッスン3 音声認識と文章理解の例第3章 機械学習のしくみ3-1. レッスン1 機械学習のしくみを知る3-2. レッスン2 ニューラルネットワークのしくみを知る3-3. レッスン3 ニューラルネットワークによる画像認識3-4. レッスン4 ディープラーニングのしくみを知る第4章 応用事例の紹介4. レッスン1 機械学習の応用例第5章 最後に5. サマリー この講座のまとめ第6章 最終テスト社会の中のAI~人工知能の技術と人間社会の未来展望~受講可能期間: 2022年7月13日~9月27日、未定

 東北大学が提供する講座。東北大学オープンオンライン教育開発推進センターでは、オープンオンライン講座を企画&提供しており、この講座は「東北大学で学ぶ高度教養シリーズ」の第4弾となる。

 この講座では、「AIとは何か」から「社会の中でどのように活用できるのか」までを、大学や企業における具体的な研究事例を基に学べる。

 「AIを活用して何か新しいものを作りたい、新規ビジネスを開始したい」など、AIの社会実装に興味がある人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

社会の中のAI~人工知能の技術と人間社会の未来展望~図5 講義の例(引用元「gacco: ga149 社会の中のAI~人工知能の技術と人間社会の未来展望~」)図5 講義の例(引用元「gacco: ga149 社会の中のAI~人工知能の技術と人間社会の未来展望~」)

 確認テストを含めて、全54本の講義の目次は以下のようになっている。各週で視聴する動画の本数は9本前後と少し多めなので、平日に2本ずつぐらいのペースで視聴する必要がある。

Week1:人工知能(AI)研究概説1-0. イントロダクション1-1. AIとは何か1-2. 機械学習の基本1-3. ディープラーニングの基本1-4~5. AIの研究事例 画像認識(1)~(2)1-6~7. AIの研究事例 音声認識(1)~(2)1-8~9. AIの研究事例 自然言語処理(1)~(2)Week1 課題. 確認クイズWeek2:産業界におけるAI活用2-0. イントロダクション2-1. 車載画像認識2-2. 人物画像認識2-3. 音声エージェント2-4. コールセンターAI2-5~6. 医薬品開発(1)~(2)2-7~8. 病状・症状診断補助(1)~(2)2-9~10. 個別化医療(1)~(2)Week2 課題. 確認クイズWeek3:AI時代の「教育」を考える3-0. イントロダクション3-1. 「教育」の現場からAIに目を向ける3-2~3. AIはどのように学習するか?(1)~(2)3-4. 「プログラミング教育」必修化の目的と背景3-5. 「教育」とコンピュータの深い関係3-6. 「頭が良い」とはどういうことか?3-7~8. AI時代における「教育」の再考 研究プロジェクト紹介(1)~(2)3-9. AI時代の「教育」を求めてWeek3 課題. 確認クイズWeek4:AI・ロボットから人間を考える4-0. イントロダクション4-1. 序論:身体をもった人工知能とのインタラクション4-2. 構成論的アプローチ(1):つくることで理解する4-3. 構成論的アプローチ(2):AIが身体をもつことの意味4-4. 認知発達ロボティクス(1):社会的環境に適応していく身体4-5. 認知発達ロボティクス(2):視線の交流から社会的学習へ4-6. 認知発達ロボティクス(3):コミュニケーションの発現4-7. ロボットと自閉症研究(1):コミュニケーション障害として4-8. ロボットと自閉症研究(2):他者の心を想像する力4-9. まとめ:AI・ロボットから人間を理解するWeek4 課題. 確認クイズWeek5:AIロボットは家族の一員になれるか?5-0. イントロダクション5-1. 社会に進出する人工知能5-2. ジェミノイド-Fとaiboのどちらを選ぶか?5-3. 筒井康隆のSF短編小説5-4. 2つのサブ・リサーチ・クエスチョン5-5. 家族の変遷5-6. 家族の一員としてのペット5-7. 家族の一員としてのロボット?5-8. ロボットが家族の一員になることの意味5-9. 行動科学・社会学の問い直しWeek5 課題. 確認クイズWeek6:AI社会の未来展望6-1. 人工知能への期待と将来展望について6-2. AI エレクトロニクスの展望 -AI倫理とセキュリティ-6-3. AI エレクトロニクスの展望 -自動運転での活用-6-4. AI エレクトロニクスの展望 -FA分野での活用-6-5. AI エレクトロニクスの展望 -材料分野での活用-6-6. 未来医療の展望 -個別化医療とAI-6-7. 未来医療の展望 -AI創薬の未来-6-8. 未来医療の展望 -AIホスピタル-最終レポートAIの基礎と開発プロジェクトの進め方受講可能期間: 2021年3月12日~3月31日、未定

 AI企業であるデータグリッド社が提供する講座。この講座では、AIの概要からAI開発プロジェクトの進め方が学べる。

 「実際にAIのプロジェクトを実施したい」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

AIの基礎と開発プロジェクトの進め方図6 講義の例(引用元「gacco: pt084 AIの基礎と開発プロジェクトの進め方」)図6 講義の例(引用元「gacco: pt084 AIの基礎と開発プロジェクトの進め方」)

 講義の目次は以下のようになっている。筆者自身がまだ受講していないため、動画本数などは不明。

Week 1: 人工知能(AI)とはイントロダクション人工知能(AI)機械学習Week 2: 生成AIの応用事例とその仕組みGANとはGANの応用例GANの仕組みWeek 3: AI開発プロジェクトの進め方AI開発プロジェクトの流れ企画・要件定義フェーズデータ準備フェーズPoC開発フェーズビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル受講可能期間: 2021年2月14日~4月30日、未定

 データサイエンス企業であるデータミックス社が提供する講座。ビジネス的な観点から機械学習に基づくデータ分析とその活用を解説している。

 「ビジネス目線で機械学習によるデータ分析について知りたい」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル図7 講義の例(引用元「gacco: pt054 ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル」)図7 講義の例(引用元「gacco: pt054 ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル」)

 理解度テストを含めて、全25本の講義の目次は以下のようになっている。動画は比較的短いので、3時間程度で全講義の視聴とテストが終わるだろう。

第1章 思考プロセス編1-1. ビジネスにおけるデータ分析で求められる思考プロセス1-2. これだけは知っておきたいカスタマージャーニー入門1-3. 【演習】 コンビニエンスストアのカスタマージャーニーを考える1-4. 課題を具体化してくれるKPIツリーとは?1-5. 【演習】カスタマージャーニーからKPIツリーを作成する!1-6. KPIツリーで「課題」を特定する1-7. 分析のイメージを持つためのテクニック第1章 理解度テスト第2章 技術理解編2-1. データ活用の鍵はビジネス課題の具体化2-2. データ分析に必要な3つの要素2-3. ざっくり理解するデータサイエンス技術の全体像2-4. 本当は怖い平均の話2-5. 実務でも大活躍!回帰分析の考え方2-6. 過去から将来を予測する!時系列分析の考え方2-7. 機械学習とディープラーニングの基本2-8. 機械が自動でグルーピング!クラスタリング入門2-9. データ分析の組織2-10. 【演習】コンビニのケースでデータ・技術・組織を考える2-11. AIについてビジネスパーソンが考えるべきこと第2章 理解度テスト第3章 事例編3-1. 事例(1) B2B企業における Sales-Tech事例3-2. 事例(2) 技術者派遣企業における HR-Tech事例3-3. 事例(3) 自動販売機 IoT分析事例3-4. 事例(4) Ad-Techにおけるデータ分析事例3-5. 事例(5) センシングデータの分析事例講義の内容: 機械学習/深層学習編機械学習受講可能期間: 2022年11月17日~2023年3月3日

 社会人教育プログラム「Smart SE(スマートエスイー)」が提供する講座。Smart SEとは、政府が推し進める「IT/AIのイノベーティブ人材の育成」を目指して設立された産学連携ネットワーク組織で、早稲田大学が中心となり、35以上の大学や企業、業界団体などが協賛して活動している。

 この講座では、Pythonの基礎と、教師あり学習/教師なし学習/半教師あり学習/強化学習といった機械学習の基礎が学べる。

 「Pythonや機械学習が初めて」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

機械学習図8 講義の例(引用元「gacco: ga137 機械学習」)図8 講義の例(引用元「gacco: ga137 機械学習」)

 ちなみに、以前紹介した「TSUKUBA OCWの機械学習の講義」よりは難易度が低いので、もう少し易しい内容で学びたい人にはお勧めである。ただし、必要最低限の数学は出てくる(※分からない数式などあれば、その都度、ネット検索などして意味を調べれば問題ないだろう)。

 確認テストを含めて、全45本の講義の目次は以下のようになっている。

Week 1第1回 Python言語の基礎1-1. Python言語とは1-2. 変数・代入・数値計算1-3. 比較演算子・真偽値・ループ1-4. 条件分岐・関数1-5. NumPyによる配列の処理第2回 Python言語によるデータ分析の基礎2-1. NumPyによる統計値の計算・列に対する演算2-2. Matplotlibによる散布図の描画2-3. pandasを使った統計値の分析Week 1 確認テストWeek 2第3回 教師あり学習・教師なし学習-13-1~2. 教師あり学習 k-NN(1)~(2)3-3~4. 教師あり学習 回帰(1)~(2)3-5. ハイパーパラメータ調整と評価第4回 教師あり学習・教師なし学習-24-1. 決定木4-2~3. サポートベクターマシン(1)~(2)4-4. クラスタリング4-5. アソシエーション分析Week 2 確認テストWeek 3第5回 強化学習5-1~2. 強化学習とは?(1)~(2)5-3. 価値関数ベース手法(モンテカルロ法)5-4. 価値関数ベース手法(Q-learning)5-5. 価値関数ベース手法(Sarsa)5-6~7. “OpenAI Gym”フレームワーク(1)~(2)5-8. 方策探索ベース手法5-9. 環境の自作と利用5-10. Q-learning+ニューラルネット第6回 その他一般的な機械学習についていくつか6-1. ハイパーパラメーターチューニング6-2. 入力データの標準化・正規化6-3. Data leakage6-4. 不均衡なデータへの対応、他6-5. 機械学習の注意点Week 3 確認テストWeek 4第7回 異常検知と半教師あり学習7-1. はじめに7-2~4. 異常検知(1)~(3)7-5~7. 半教師あり学習(1)~(3)7-8. 半教師学習と能動学習Week 4 確認テスト深層学習受講可能期間: 2021年7月20日~10月26日、未定

 Smart SEが提供する講座。この講座では、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の入門レベル知識や、実践テクニック、ビジネスへの応用例などといった、深層学習の基礎が学べる。

 「深層学習の理論と技法を学びたい」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

深層学習図9 講義の例(引用元「gacco: ga138 深層学習」)図9 講義の例(引用元「gacco: ga138 深層学習」)

 確認テストを含めて、全52本の講義の目次は以下のようになっている。本数は多いので、日に2本のペースで視聴する必要がある。

Week 1第1回 TensorFlow/Kerasによるニューラルネットワーク入門 -予備知識(1)1-1. 本題に入る前に:参考書1-2. ハンズオン環境の利用方法1-3~4. データサイエンスと機械学習(1)~(2)1-5~6. 機械学習アルゴリズムの分類(1:教師あり学習、教師なし学習の代表例)~(2:教師なし学習の代表例:強化学習)第2回 TensorFlow/Kerasによるニューラルネットワーク入門 -予備知識(2)2-1~4. TensorFlow(low-level API)のコードの書き方(1)~(4)2-5. TensorFlow(Keras API)のコードの書き方2-6~7. ロジスティック回帰と最尤推定法(1)~(2)Week 1 確認テストWeek 2第3回 畳み込みニューラルネットワーク入門(1)3-1~4. 線形多項分類器(1)~(4)3-5~7. 多層ニューラルネットワークによる特徴抽出(1)~(3)第4回 畳み込みニューラルネットワーク入門(2)4-1~3. 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出(1)~(3)4-4~9. 畳み込みフィルターの動的な学習(1:畳み込みフィルターの最適化)~(3)~(4:畳み込みフィルターの多層化)~(6)4-10. その他の少し高度な話題Week 2 確認テストWeek 3第5回 データの準備、前処理5-1. はじめに/PyTorchとは5-2. 深層学習とデータ5-3. 超解像度5-4. データの集め方について5-5. 分類問題5-6. オートエンコーダ第6回 総合演習(1)6-1. 空間解像度6-2. 有向非巡回グラフWeek 3 確認テストWeek 4第7回 総合演習(2)7-1~2. 最適化手法(1)~(2)/ファインチューニング7-3. 敵対的学習第8回 ビジネス上の事例紹介8-1~2. はじめに/機械学習の実践(1)~(2)8-3~7. デジタル広告領域の課題と事例(1:デジタル広告領域の課題)~(2:広告クリック率の予測)~(3:バナーの制作編集支援)~(4:Webページからのテキスト広告生成/バナー画像の理解)~(5:ロボット接客/おわりに)Week 4 確認テスト推論・知識処理・自然言語処理受講可能期間: 2021年6月29日~9月28日、未定

 Smart SEが提供する講座。この講座では、ディープラーニング以前のAI研究領域である記号的知識表現と推論の技術から、最近の自然言語処理の技法までが学べる。

 「ディープラーニング以外のAIも含めて、満遍なく学びたい」「自然言語処理に興味がある」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

推論・知識処理・自然言語処理図10 講義の例(引用元「gacco: ga136 推論・知識処理・自然言語処理」)図10 講義の例(引用元「gacco: ga136 推論・知識処理・自然言語処理」)

 確認テストを含めて、全58本の講義の目次は以下のようになっている。本数が多いので、期限内に全講義を見終わるには、日に2~3本のペースで視聴する必要がある。

Week 1第1回 人工知能とは・知識表現と論理1-1. 講義概要、人工知能とは(1)1-2~4. 人工知能とは(2)~(4)1-5~8. 知識表現と論理(1)~(4)第2回 探索と制約充足2-1. 前回(知識表現と論理)の復習2-2~5. 探索問題(1)~(4)2-6. 制約充足第3回 推論と定理証明3-1~4. 推論と定理証明(1)~(4)3-5~6. 機械的推論の道具立てと方法(1)~(2)3-7. 融合原理による証明:ヤブ医者の例Week 1 確認テストWeek 2第4回 マルチエージェントシステム4-1~4. マルチエージェントシステム(1)~(4)第5回 調整とゲーム理論5-1~9. 調整とゲーム理論(1)~(9)Week 2 確認テストWeek 3第6回 自然言語処理-1(導入~単語の処理)6-1~2. 自然言語処理 -導入-(1)~(2)6-3~9. 単語の処理(1)~(7)第7回 自然言語処理-2(構文解析~機械翻訳)7-1~4. 構文解析(1)~(4)7-5. 機械翻訳Week 3 確認テストWeek 4第8回 深層学習による自然言語処理とその応用事例8-1~6. 深層学習による自然言語処理とその応用事例(1)~(6)Week 4 確認テスト講義の内容: データサイエンス(一般実用)編

 次のページでは、データサイエンスや統計学の講義について紹介する。

データサイエンス(一般実用)編、数学/統計学編、データサイエンス(学術理論)編仮想通貨カジノパチンコ明日 の ラグビー

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2019 5月5日スロットイベント 内閣官房の情報通信技術(IT)総合戦略室は2021年1月25日、新型コロナウイルスワクチンの円滑な接種を支援するため、整備を検討している「接種者管理システム(仮称)」の素案を明らかにした。

画像接種者管理システム(仮称)のフローイメージ(出典:政府CIOポータル)

 接種者管理システムは、国が統計値としての接種状況を確認できる仕組みを整備することを目的に構築するもので、接種者が転居などによって移動しても一意に確認できるようにする。接種済み証明の発行や、接種を忘れている人に対する案内もできるようにする。

「接種情報はクーポンとシールを使って管理する」方式を検討中

 システムを構築する基盤には、セキュリティを考慮して、行政専用ネットワークを介して各種行政事務サービスを提供する「LGWAN-ASP」の利用を想定する。

 現在検討されているワクチン接種の流れは次の通り。各自治体が住民に対してクーポンを発行し、クーポンを受け取った人は予約システムで接種を予約する。予約システム自体は各自治体が検討中だが、接種者管理システムで予約機能を提供したり、コールセンターを使ったりして予約を管理する方法も検討されている。既に予約システムの構築を始めている自治体とは、システムを連携できるようなインタフェースを用意することで連携する想定だ。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコグッド モーニング 懸賞

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パチスロ 新台 2021 米Microsoftは8月17日(現地時間)、Windows Phone 7.1 SDKで利用できるアドオンとして「Silverlight for Windows Phone Toolkit(August 2011)」を公開した。同ツールにより、次期OS「Windows Phone 7.5(コードネーム:Mango)」向けアプリの開発で、Silverlightを使ってボタンなどのコントロールを組み込める。

 同ツールキットはトグルスイッチやページトランザクションなど多くのコンポーネントとサンプルのソースコードで構成されており、Mangoがサポートするすべての言語にローカライズされている。

 Windows Phone 7.1 SDKは現在β段階で、RC(リリース候補)版は8月末にリリースされる見込みだ。MicrosoftはMango向けアプリの「Windows Phone Marketplace」への登録を8月22日に開始するとしており、登録にはRC版でのチェックが必要なため、RC版はそれ以前に出ると思われる。

 Windows Phone 7.5端末は“今秋に”発売になる見込み。

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今 面白い スロット 船井総研コーポレートリレーションズは2021年7月15日、「事務職における働き方改革・業務改善に対する実態と意識調査」の結果を発表した。働き方改革関連法の施行や新型コロナウイルス感染症(COVID-19)拡大以降に起きた職場環境の変化に関して調査した。

画像業務効率化のためのツールや制度を導入したことで生産性は変化したか(出典:船井総研コーポレートリレーションズ)

 調査対象は全国の20~59歳までの事務系職種で働く男女で、553人から有効回答を得た。

「業務効率化の施策を導入しても効果を実感できない」が約7割

 職場に導入された「業務効率化の施策」について聞いたところ、最も回答が多かったのは「在宅・リモート勤務」で43.4%(複数回答、以下同)だった。次いで、「オンライン会議の活用」が42.9%、「フレックス勤務」が26.0%だった。

 一方で、施策の導入効果について聞くと最も多い回答は「変わらない」で67.1%だった。「大いに上がった」は4.3%、「上がった」は24.4%となっており、施策を導入しても生産性の向上を実感できていないことが分かった。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコengland rugby world cup

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パチスロ 貯金 ブログ連載目次

目次今回の目的ニューラルネットワークモジュールの定義学習1つの形態素から文章を生成してみる今回の目的

 前回は、分かち書きされたテキストから辞書や学習に使用するデータセットを作成して、訓練データをPyTorchのEmbeddingクラスのインスタンスに入力→RNNクラスに順伝播→全結合層に順伝播→辞書の要素数の出力を得るまでの手順を見てみました。

 今回は今述べた処理を行うニューラルネットワークモジュール(クラス)、学習を行う関数などを定義して、実際に学習を行い、最終的に梶井基次郎の小説データからどんな文章が生成されるかまでを見ていくことにします。

 前回に記述したコードで、辞書を作成する関数やデータセットやデータローダーを定義するコードなど、今回も使用しているものは今回のノートブックには冒頭に記述してあります(それらのコードを実行するには分かち書きされたテキストファイルwakati.txtが必要です。その作成方法は前回のノートブックの末尾に掲載しているので、そちらを参照してください)。

 なお、前回はPyTorchのEmbeddingクラスなどの動作を確認する目的でデータセットから読み込むデータ数(バッチサイズ)を2としていましたが、今回はバッチサイズを25としています。ここではそれらについての説明は省略します。実際のコードはノートブックをご覧ください。

ニューラルネットワークモジュールの定義

 以下に「入力されたデータから次に生成する語を推測するニューラルネットワークモジュール」の定義を示します。

class Net(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_size, batch_size=25, num_layers=1): super().__init__() self.hidden_size = hidden_size self.batch_size = batch_size self.num_layers = num_layers self.device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim, padding_idx=0) self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_size, batch_first=True, num_layers=self.num_layers) self.fc = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) self = self.to(self.device) def init_hidden(self, batch_size=None): if not batch_size: batch_size = self.batch_size self.hidden_state = torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) def forward(self, x): x = self.embedding(x) x, self.hidden_state = self.rnn(x, self.hidden_state) x = self.fc(x) return x

入力されたデータから次に生成する語を推測するニューラルネットワークモジュール

 __init__メソッドは(self以外に)以下の5つのパラメーターを取ります。

vocab_size:辞書の要素数(実際にはパディング用のインデックス0を考慮して、実際の語彙+1を足したものを渡す)embedding_dim:Embeddingクラスのインスタンスで使用する埋め込みベクトルの次元数hidde_size:RNNクラスのインスタンスで使用する隠し状態のサイズbatch_size:RNNクラスのインスタンスに入力されるデータの数(バッチサイズ)num_layers:RNNのレイヤー数

 これらのパラメーター(および、インスタンス変数self.deviceに設定しているCPUを使うかGPUを使うかの情報)を使用して、__init__メソッドでは前回にも見たように、Embedding/RNN/Linerクラスのインスタンスを生成しています。

 一つだけ注意点があるとすると、RNNクラスのインスタンス生成時に「batch_first=True」を指定している点です。これについて少し説明をしておきましょう。

 前回のEmbeddingクラスの動作確認するコードは次のようになっていました。

VS = len(w2i) + 1 # vocabulary sizeED = 5 # embedding dimensionembedding = nn.Embedding(VS, ED, padding_idx=0)x = embedding(X_train)# …… 省略 ……print('x.shape:', x.shape)# …… 省略 ……

Embeddingクラスの動作確認コード

 この出力結果は「x.shape: torch.Size([2, 19, 5])」のようなものです。つまり、「バッチサイズ×インデックス列のサイズ×埋め込みベクトルの次元数」のデータが得られます。この場合は、19個の形態素(行)を5次元の埋め込みベクトル(列)で表現した行列がバッチサイズの数(2個)だけ並んだデータ(3階のテンソル)が、Embeddingクラスのインスタンスからの出力ということです。よって、これを受け取るRNNクラスのインスタンスを生成する際には「batch_first=True」として、今述べたような形状のデータが入力されることを教えるようにしています。

 init__hiddenメソッドは隠し状態の初期化を行うためのものです。前回は以下のようなコードを使って、RNNクラスのインスタンスに隠し状態の初期値を渡していました。

rnn = nn.RNN(……)h = torch.zeros(NM, BS, HS) # 隠し状態の初期化r, h = rnn(x, h) # RNNにデータセットから得た値と隠し状態を渡す

前回はRNNクラスへの入力時に隠し状態を渡していた

 この代わりに、ここではinit__hiddenメソッドを呼び出すようにしています。このメソッドはバッチサイズを指定できるようになっていますが、これは学習後のニューラルネットワークに文章生成をさせる際にバッチサイズを指定できるようにするためです。

 最後のforwardメソッドではEmbedding/RNN/Linerクラスのインスタンスを順次呼び出すだけです。

 ここでは次のような値を用いて、このNetクラスのインスタンスを生成することにしました(バッチサイズは冒頭で紹介したコードにあるデータローダーを定義する部分で「BATCH_SIZE = 25」として定義しています)。これらの値は筆者が適当に設定したものなので深い意味はありませんが(もっとよい値があるかもしれません)、まあこの値でやってみましょう。

EMBEDDING_DIM = 300HIDDEN_SIZE = 300NUM_LAYERS = 1VOCAB_SIZE = len(w2i) + 1

Netクラスのインスタンス生成で使用する値

 Netクラスのインスタンス生成では上で定義した値を使うだけです。損失関数と最適化アルゴリズムの選択についてはこれまでに見てきたものを使うことにしました。

model = Net(VOCAB_SIZE, EMBEDDING_DIM, HIDDEN_SIZE, BATCH_SIZE, NUM_LAYERS)criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=0)optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.03)

Netクラスのインスタンス生成、損失関数と最適化アルゴリズムの選択学習

 学習を行うコードはtrain関数にまとめました。

def train(model, dataloader, criterion, optimizer, epochs, vocab_size): device = model.device model.train() losses = [] for epoch in range(EPOCHS): running_loss = 0 for cnt, (X_train, y_train) in enumerate(dataloader): optimizer.zero_grad() X_train, y_train = X_train.to(device), y_train.to(device) model.init_hidden() outputs = model(X_train) outputs = outputs.reshape(-1, vocab_size) y_train = y_train.reshape(-1) loss = criterion(outputs, y_train) running_loss += loss.item() loss.backward() optimizer.step() losses.append(running_loss / cnt) print('+', end='') if epoch % 50 == 0: print(f'\nepoch: {epoch:3}, loss: {loss:.3f}') print(f'\nepoch: {epoch:3}, loss: {loss:.3f}') return losses

train関数

 これについては、これまでと同様の内容です。ニューラルネットワークモデルからの出力やその正解ラベルの形状を変形してから損失関数に渡している点には注意してください。

 ここではエポック数を1000として学習を行います。

EPOCHS = 1000losses = train(model, dataloader, criterion, optimizer, EPOCHS, VOCAB_SIZE)

学習の実行

 これを実行すると、次のような結果になります。

実行結果実行結果

 この学習では最終的な損失は0.232となっています。まあまあよいところまで学習できたと考えられるかもしれません(実は損失以外にも重要な要素を本来はtrain関数の中で計算しておくべきなのですが、これについては次回以降に取り上げます)。

 train関数の戻り値は学習時の損失の変化なので、これをプロットしましょう。

plt.plot(losses)

損失のプロット

 実行結果は次の通りです。

実行結果実行結果

 グラフを見ると、まだまだ損失は低くなりそうですが、それでも十分に学習できているように思えます。

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パチンコ 中古 販売 名古屋 レノボ・ジャパンは11月16日、AR空間で「Star Wars」のゲームコンテンツを楽しめるセットパッケージ「Star Wars/ジェダイ・チャレンジ」を発表、本日より予約受付を開始した。発売日は11月30日で、同社直販価格は3万800円だ(税別)。

photoStar Wars/ジェダイ・チャレンジ セット内容

 手持ちのiPhone/Androidスマートフォンを装着して利用できるARデバイスで、ヘッドセットの「Lenovo Mirage ARヘッドセット」と装着者の位置を把握する「トラッキング・ビーコン」に加え、専用コントローラーの「ライトセーバー・コントローラー」が付属する。

 コンテンツとして、映画「Star Wars」の世界を体感できるARゲーム計3種類「ライトセーバー・バトル」「戦略バトル」「ホロチェス」を楽しむことが可能だ。

動画が取得できませんでしたライトセーバー・バトル動画が取得できませんでしたホロチェス動画が取得できませんでした戦略バトル関連キーワードスター・ウォーズ | レノボ | ヘッドセット | Android | 拡張現実ゲーム | iPhone仮想通貨カジノパチンコrugby england france

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6 6 パチンコ イベント 東芝は2021年4月28日、同社独自の深層学習技術を活用した画像分類AI(人工知能)を開発したと発表した。教師(分類の基準となるラベルを付ける作業)なしで、高精度に画像を分類できる。

画像従来方式との違い(出典:東芝)1枚の画像を基準にした「疑似的な教師あり学習」を実施する

 AIによる画像分類手法は、事前に分類の基準を人の手でラベル付けする「教師あり学習」と、分類基準の設定や教示用のデータを必要としない「教師なし学習」がある。それぞれ得意な領域は異なるが、製造現場の外観検査では導入や運用コストの面で教師なし学習が有効だ。

 だが、教師なし学習は、画像の大部分を占める「背景」の特徴も学習してしまい、本来着目したい不良や欠陥の分類精度が低下するという課題があった。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコ緊急 事態 宣言 パチンコ 屋 は どうなる

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パチスロ 低貸 依存連載目次

Googleアカウントがこっそり不正アクセスされていないか確認する方法

対象:Googleアカウント(Google Workspaceを含む)

■記事内目次

最近Googleアカウントにアクセスした端末を確認するセキュリティ設定が勝手に変更されていないか確認する不審なアプリやサイトからの接続が許可されていないか確認するメールの転送設定を確認する不審なアクセスや設定が見つかったらパスワードを変更する

 Googleアカウントに限らず、オンラインサービスのアカウントには重要かつプライベートな情報が保存されることがよくある。それにこっそり何者かがアクセスして情報を抜き出している、という事態は誰しも避けたいところだ。

 本Tech TIPSではGoogleが提供しているセキュリティ対策機能を利用して、何者かが自分のGoogleアカウントにアクセスしていないか、その痕跡をエンドユーザーでも洗い出せる方法を紹介する。絶対に確実とはいえないが、調べないで放置しておくよりはるかに安全だろう。小まめにチェックしていれば、不正アクセスの「前兆」に気付く対策としても役立つはずだ。

 まずはWebブラウザを開いて、対象のアカウントでGoogleにログインしておく。特記しない限り、Webブラウザを使うマシンはWindows/Mac/LinuxなどのPCでも、Android/iPhoneといったモバイルデバイスでも、どちらでもよい(画面のレイアウトが多少変わるだけの違いだ)。

最近Googleアカウントにアクセスした端末を確認する

 まずは、最近Googleアカウントにアクセスした端末(PCやスマートフォンなどのデバイス)を確認しよう。それには、次のGoogleアカウントのページを開く。

「お使いのデバイス(https://myaccount.google.com/device-activity)」*「Googleアカウント」-「セキュリティ」-「お使いのデバイス」-「デバイスを管理」でも表示できる

 すると、Googleにログインしている端末と、過去28日間にログアウトした端末がリストアップされる。身に覚えのない(普段と異なる)端末、あるいはログインの時間が記録されていないか、確認する。

Googleアカウントに現在ログインしている端末(デバイス)を確認するGoogleアカウントに現在ログインしている端末(デバイス)を確認する

 各端末のところをクリックすると、もう少し細かい端末の情報が表示される。以下はWindows PCの例だ。

ログインしているWindows PCの詳細情報の例ログインしているWindows PCの詳細情報の例

 PCでもスマートフォンでも、ログインが確認できた直近の日時や最初にログインした日時、アクセス元のIPアドレス、ログイン中のWebブラウザの種類はたいてい確認できる。一方で、端末の存在位置はIPアドレスから導き出された国名と都道府県ぐらいしか分からないので、アクセス元を特定するには心許ない。それでも、海外にいる犯人からのアクセスを識別するには役立つだろう。

 Windows PCやMacからのアクセスの場合、コンピュータ名が確認できることがよくある。分かりやすいコンピュータ名を付けている場合は、ここで自分のPCかどうかの判断が可能だ。Windows PCがデフォルトで設定するコンピュータ名のままの場合、すぐに自分のPCからアクセスしているかどうかの判断が難しい。また、PCの機種名は表示されない点にも注意してほしい。

 スマートフォンやタブレットといったモバイル端末だと、詳細情報は以下のように表示される。

ログインしているiPhoneの詳細情報の例ログインしているiPhoneの詳細情報の例ログインしているAndroidスマートフォンの詳細情報の例ログインしているAndroidスマートフォンの詳細情報の例

 モバイル端末では多くの場合、機種名も確認できる。iPhone/iPad/iPod touch(iOS端末)なら、[設定]アプリの[一般]-[情報]-[名前]に設定されている名称まで確認可能だ。

 もっとも、この名称がデフォルトのままだと、「iPhone」「Apple iPad」などと表示されてしまい、端末の特定には結びつかない。その場合、もし自分で使っている「正しい」端末と同じ機種で犯人がアクセスすると、上記画面に記載の情報で正規のアクセスと区別するための材料は、残念ながら最初にログインした日時とアクセス元の国/都道府県ぐらいしかない。

 そこで、[デバイスを探す]をクリックして、Apple iCloudの「iPhoneを探す」やGoogleの「Googleデバイスを探す」といったサービスで現在の端末の在りかを探すことで判別する、という方法もある。対象の端末に電話をかけたりログアウトさせたりすることも可能だ。

 犯人が不正アクセスの後にログアウトしていた場合、その端末の情報は上記の「ログインしているデバイス」一覧には表示されない。代わりに「ログアウトしたデバイス」一覧を確認する必要がある。

ログアウト済みの端末の履歴を調べるログアウト済みの端末の履歴を調べる

 もし身に覚えのない端末やWebブラウザ、場所からのアクセスが見つかったら、以後の不正アクセスを防ぐため、ログイン中の端末については[ログアウト]ボタンをクリックして、その端末からログアウトする。さらにGoogleアカウントのパスワードを変更する(その手順は後述)。

セキュリティ設定が勝手に変更されていないか確認する

 Googleアカウントへの侵入に成功した犯人は、活動しやすくするために、そのセキュリティを緩める恐れがある。こうしたセキュリティ設定の意図せぬ変更が過去になかったか、次のページで確認しよう。

「最近のセキュリティ関連のアクティビティ(https://myaccount.google.com/notifications)」*「Googleアカウント」-「セキュリティ」-「最近のセキュリティ関連のアクティビティ」-「セキュリティイベントを確認」でも表示できるGoogleアカウントのセキュリティ設定が勝手に変更されていないか確認するGoogleアカウントのセキュリティ設定が勝手に変更されていないか確認する

 表示されたセキュリティ関連の変更点をそれぞれクリックすると、より詳しい情報が表示される。

●再設定用のメールアドレスについて記録された場合

 次の画面は、Googleにログインできなくなった際、その設定をやり直すのに利用されるメールアドレスが削除された、というものだ。

「再設定用のメールアドレスが削除されました」というセキュリティ通知の例「再設定用のメールアドレスが削除されました」というセキュリティ通知の例

 このメールアドレスはGoogleが不正アクセスを検知した際、それを通報(通知)するのにも利用される。もしそれが勝手に削除されたのなら、不正アクセスを疑った方がよい。

 もし、この再設定用メールアドレスが未設定なら、別のメールアドレスを用意して、以下のページでそれを指定しておこう。

「再設定用のメールアドレス(https://myaccount.google.com/recovery/email)」*「Googleアカウント」-「セキュリティ」-「Googleによる本人確認の方法」-「再設定用のメールアドレス」でも表示できる

 さらに、そのメールアドレス宛にGoogleからメールが届いたら、普段使っている端末に通知が届くようにしておくと、不正アクセス発生時に素早く対処しやすくなるだろう。

●2段階認証について記録された場合

 次の画面は、パスワードの次にSMSやスマートフォンのアプリなどでもう1回認証する「2段階認証」が無効化されたというものだ。

「2段階認証プロセスによるログインがオフになりました」というセキュリティ通知の例「2段階認証プロセスによるログインがオフになりました」というセキュリティ通知の例

 この状態だと、アカウント名とパスワードが知られると、未知の端末から簡単にログインできてしまう恐れがある。これも身に覚えがなければ、不正アクセスの疑いがある。

 [設定の管理]ボタンをクリックすると、現在の2段階認証の設定内容を確認できる。

 もし、2段階認証が未設定なら、以下のページで設定することをお勧めする。

「2段階認証プロセス(https://myaccount.google.com/signinoptions/two-step-verification)」*「Googleアカウント」-「セキュリティ」-「Googleへのログイン」-「2段階認証プロセス」でも表示できる

 2段階認証が有効になっていると、未知の端末からの不正アクセスを防ぎやすくなる。

●新たなログインが記録された場合

 次の画面は、いままでログインしたことのない端末から新規のログインが行われ、成功したという通知である。

「Windowsでの新しいログイン」というセキュリティ通知の例「Windowsでの新しいログイン」というセキュリティ通知の例

 これも身に覚えがなければ、不正アクセスの疑いがある。

●不正アクセスが疑われる場合は?

 以上のように不審な記録を見つけたら、パスワードを変更しつつ、変更された設定も元に戻しておこう。さらに、前述の「お使いのデバイス」ページで、ログイン中の端末からログアウトすることが望ましい。

不審なアプリやサイトからの接続が許可されていないか確認する

 Googleアカウントには、アプリやサイト(Webアプリ)、サービスからもアクセスされることがある。これらについても不審なものがないか、次のページで確認しよう。

「アカウントにアクセスできるアプリ(https://myaccount.google.com/permissions)」*「Googleアカウント」-「セキュリティ」-「他のサイトへのログイン」-「Googleでログイン」でも表示できる#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコラグビー nhk 放送 予定