SlideShare a Scribd company logo
機械学習勉強会 #1
基本編
2019年2月13日
小島 富治雄
1. 機械学習 (Machine Learning) とは
2. ニューラル ネットワークとは
3. デモ
 Microsoft Cognitive Services
 C# / Python による機械学習
 Azure Machine Learning Studio
本日ご紹介する内容
1
 AI61『C# でニューラルネットワークをスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しよう』
 de:code 2018
 de:code 2018 Online
Microsoft de:code 2018 や日本マイクロソフト 大阪支店で話した内容
2
人間の知能の一部をコンピュータで再現する技術
人工知能 (Artificial Intelligence) とは
3
“ドローンで建設現場を撮影、AzureでAI解析”も可能に
―― 建設IoTプラットフォーム「LANDLOG」が「Microsoft Azure」を採用
4
NSW、DJI、日本マイクロソフトが
ドローンと AI を活用した建築物メンテナンスサービスの開発で協業
5
建築 AI - Google 検索
 AIは建築設計者の敵か味方か | 日経 xTECH
 AIを活用した建築業界の技術を分かりやすく説明 | 世界の最新科学技術
 AIが発達するこの先の未来における建築や都市計画の中で奪われる仕事、新たな職能 |
ものまちぐらし
 10+1 web site | 建築のAIはバベルの塔か | テンプラスワン・ウェブサイト
 AI は、都市デザインを根本から変える<山梨知彦氏> | 建築×コンピュテーションのポータルサイト
Archi Future Web
 10年後に無くなる建築の仕事を考えてみた | あいつ、建築辞めるってよ。
 AI (人工知能) で住宅建築の間取り設計はいつから自動化されるのか?
建築とAI
6
 LIFULLのAI戦略、予測分析はマーケティングをどう変えるのか?
 DataRobot シバタアキラ氏と大阪ガス 河本 薫氏が語る「AIの民主化」
 ピザハット、宅配待ち時間削減へAIベンチャーのGAUSSとデータ解析の取り組みを開始
 人工知能で記者が欲しい情報を表示、PR TIMESが「リリースAI受信」を提供開始
 GMO NIKKO、アフィリエイト広告向けのアドベリフィケーション機能を開発
 Adobe、人工知能で検索エンジンマーケティングのROIを改善する「Adobe Advertising Cloud
Search」を提供
 Appier、AIプラットフォーム「AIXON」にオーディエンスのセグメンテーション予測機能を追加
AI がビジネスを変える
7
機械学習
(Machine Learning)
とは
8
人工知能の歴史
9
第1次
AIブーム
第3次
AIブーム
第2次
AIブーム
冬の時代 冬の時代
シンギュラリティ
の恐怖
ワトソン
将棋の電王戦
ディープ
ラーニング
機械学習
1960年代 1970年代 1980年代 1990年代 2000年代 2010年代
『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』(松尾豊)
一部で AI が人間に追いついた
認識の正確さ
自動運転の事故率の低さ
将来的に、人間が認識できるものは
認識できる可能性
第3次 AIブーム
10
人工知能の一分野
コンピュータプログラムが経験、
学習を行う
機械学習とは
11
機械学習 (Machine Learning)
ディープラーニング
(深層学習: Deep Learning)
強化学習
(Reinforcement Learning)
深層強化学習
(Deep Reinforcement Learning)
機械学習の種類
12
 アルゴリズムを自分で考えプログラミングを行うのではなく、
大きなデータから統計的に解を求める
 例. 株価予想
 通常の開発
株価予想アルゴリズムを考え、それをプログラミング
 機械学習
たくさんの株価のデータ
→ 機械に学習させる
ニューラルネットワークなどを使用
→ 学習済みの機械が株価予想を行う
機械学習
13
機械学習の一種
通常のものと違って多層になった
ニューラルネットワークを使用
画像解析や音声認識、自然言語理解、
翻訳など、複雑な処理にはこちら
作成のハードルは、かなり高い
高いコンピュータ パワーが求められるため、
CPUだけでなく GPUも利用
ディープラーニング (深層学習: Deep Learning)
14
ディープ ラーニング
ニューラル ネットワーク ディープ ラーニング
15
多層
機械学習の一種
通常の機械学習では、たくさんのパラメーターと
正解をデータとして与え、それを統計的に解析
(学習) することにより、新たなパラメーターから
正解を導けるようになるが、強化学習は、
はっきりとした正解がないような場合に用いられる
強化学習 (Reinforcement Learning)
16
ディープラーニングを用いた強化学習
プロ棋士に勝ったことで有名な「アルファ碁」など
のゲームのAIや自動運転技術などで利用
深層強化学習 (Deep Reinforcement Learning)
17
人工知能と機械学習
人工知能 (AI)
機械学習 (ML)
Deep Learning
18
数学
線形代数
統計
多変量解析
機械学習に必要な基礎知識
19
プログラミング言語
Python
R言語
etc…
機械学習に必要な基礎知識
20
1. Python
2. Java
3. R
4. C++
5. C
6. JavaScript
7. Scala
8. Julia
機械学習で使われるプログラミング言語
21
What is the Best Programming Language for Machine Learning Tasks? | Machine Learning Ai Python Java Programming
参考: AI プロジェクトには、どんなロールが必要か
22
ロール名 ロール 必要なスキル 人材登用
AI ディレクター AI/MLをビジネスのどこに
活用するか
ビジネス 社内
AI プロジェクト
マネージャー
データ分析の視点での戦略 ビジネス/IT/
データ分析
社内
シニア データ
サイエンティスト
分析方法 データ分析 外部委託 | 社内育成
データ
サイエンティスト
ML を適用 データ分析/
プログラミング
外部委託 | 社内育成
ビジネス課題ありき
データありき
AI/ML はツールに過ぎない
専門家まかせにしない
リスクの許容
参考: AI プロジェクトのチェックポイント
23
Microsoft Cognitive
Services
Web API 経由で利用でき
る “人口知能パーツ”
ML のモデルを自作せずに、
成果を手軽に利用可
24
例. Cognitive Services Fase API
Cognitive Services で実現可能なシナリオ
25
顔検知
顔照合
感情解析
来店者数
検知・識別
顧客層
要注意人物
新規/リピーター
接客
顧客の表情
シナリオ
店員配置最適化
品揃え最適化
万引き防止
リピート率把握
接客品質向上
顧客満足度評価
Cognitive Services Face API を使った
「アロバビューコーロ」
売上データ、気象、曜日、ディスプレイ、男女比率、
入店率などのデータから、来客予測
例. 創業100年の老舗に学ぶAI活用の極意
「Webiya System with Aroba View Koro」
26
リアル店舗の経営を コグニティブで科学する ~伊勢の老舗店「ゑびや」の挑戦~ | CNET Japan
例. 顔の特徴や感情に合わせて商品やサービスの広告を出しわけるアウトドアメディア
「Face Targeting AD」
27
博報堂、博報堂アイ・スタジオ、日本マイクロソフト、AI を活用した
ターゲティング広告配信システムのプロトタイプ開発で連携 | News Center Japan
Speech to Text Speaker Recognition
音声文字起こし 話者識別/認証
Text to Speech Speech Translation
テキスト読み上げ 音声の翻訳
Speech | 音声
28
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/
Text Analytics Translator Text Bing Spell Check
テキストの分析 テキストの翻訳 スペルチェック
Content Moderator Language
Understanding
不快感を与えるコンテンツの
モデレート
言語理解
Language | 言語
29
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/
QnA Maker
Q&A 抽出
Knowledge | 知識
30
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/
Bing Web
Search
Bing Visual
Search
Bing Custom
Search
Bing Entity
Search
Web 検索 よく似た画像の識別 カスタム検索エンジン 名前付きエンティティの
認識と分類
Bing Video
Search
Bing News
Search
Bing Image
Search
Bing Autosuggest
ビデオ検索 ニュース検索 画像検索 検索クエリのオートコン
プリート
Search | 検索
31
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/
Computer Vision Face Video Indexer
画像情報の読み取り 顔認識 ビデオ内のオブジェクト検出
Content Moderator Custom Vision
不快感を与える画像やビデオの
モデレート
画像認識
Vision | 視覚
32
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/
Computer Vision Analyze
33https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/computer-vision/
Computer Vision API
Demo
34
Computer Vision API
35
function onImageUrlButtonClick() {
$('#imageUrlButton').attr("disabled", true);
$('#result').html('');
$('#image').html('');
var endpoint
= ’https://japanwest.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1
.0’;
var subscriptionKey = ‘[SubscriptionKey]’;
var params = {
‘visualFeatures’: ‘Description, Faces’,
‘details’: "",
‘language’: ‘en’,
};
var imageUrl = $('#imageUrlTextBox').val();
$.ajax({
url: endpoint + ’/analyze?’ + $.param(params),
beforeSend: function (xhrObj) {
xhrObj.setRequestHeader(‘Content-
Type’, ’application/json’);
xhrObj.setRequestHeader(‘Ocp-Apim-
Subscription-Key’, subscriptionKey);
}, type: ’POST’,
data: '{"url": ' + '"' + imageUrl + '"}',
success: function (predictions) {
$('#result').html(
predictionsToHtml(predictions));
var captionText = getCaptionText(
predictions.description.captions);
$('#image').html(imageUrlToHtml(
imageUrl, captionText));
},
error: function () {
$('#result').html('<span>エラー: 結果を取得で
きませんでした。</span>');
}, complete: function () {
$('#imageUrlButton').attr("disabled", false);
}
});
}
Custom Vision Service
Demo
36
Custom Vision Service
37
(1)
(2)
Custom Vision Service
38
(1)
(2)
Custom Vision Service
39
Custom Vision API (JavaScript で利用)
40
function onImageUrlButtonClick() {
$('#imageUrlButton').attr("disabled", true);
$('#result').html('');
$('#image').html('');
var postUrl =
'https://southcentralus.api.cognitive.microsoft.com
/customvision/v2.0/Prediction/[ProjectId]/url’;
var predictionKey = ‘[PredictionKey]’;
var imageUrl = $('#imageUrlTextBox').val();
var data = { 'Url': imageUrl };
$.ajax({
type: ’post’,
url: postUrl,
data: JSON.stringify(data),
headers: {
'Prediction-key': predictionKey,
'Content-Type': 'application/json'
},
dataType: "json",
success: function (json_data) {
$('#result').html(predictionsToHtml(
json_data.predictions));
$('#image').html(
imageUrlToHtml(imageUrl));
},
error: function () {
$('#result').html('<span>エラー: 結果を
取得できませんでした。</span>');
},
complete: function () {
$('#imageUrlButton’)
.attr("disabled", false);
}
});
}
Custom Vision API (C#で利用)
41
public static IEnumerable<(string, double)> PredictImageUrl(string imageUrl)
{
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(imageUrl)) {
const string predictionKey = “[PredictionKey]";
var projectId = new Guid(“[ProjectId]");
var endpoint = new PredictionEndpoint { ApiKey = predictionKey };
var predictResult = endpoint.PredictImageUrl(projectId, new
ImageUrl(imageUrl));
return predictResult.Predictions.Select(prediction =>
(prediction.Tag.ToString(), prediction.Probability));
}
return new (string, double)[] {};
}
NuGet:
参考: Custom Vision で作成したモデルを Windows ML やモバイルで利用
42https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/custom-vision-service/custom-vision-onnx-windows-ml
ニューラル ネットワークとは
43
神経細胞のネットワーク
44
神経細胞のネットワークを模倣
ニューラル ネットワーク
入力
入力
・・
・
出力
出力
・
・・
・
・
・
・
・
・ ・・・
ニューロン
入力層 中間層 出力層
45
個々のニューロン
ニューロン
出力
入力
入力
・・・
入力
バイアス
46
神経細胞が入力の合計を出力
にするときの性質をモデル化
シグモイド関数
47
ニューラル ネットワークによる分類
48
今回作成するニューラル ネットワーク
入力
入力
出力
ニューロン
入力層 中間層 出力層
バイアス
重み
49
今回のニューラル ネットワークの訓練
正解ー
1. 重みの修正
2. 重みの修正
入力
入力
ニューロン
入力層 中間層 出力層
バイアス
重み
出力
50
Demo
51
 「C# でニューラルネットワークをフルスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しよう」
for Microsoft de:code 2018 AI sessions
https://github.com/Fujiwo/CSharpNeuralNetworkSample-AI-decode
サンプル ソース コードのご紹介
52
public class Neuron // ニューロン
{
double sum;
public double Value { get; private set; } = 0.0;
public void Input(IEnumerable<Input> inputData)
{
inputData.ForEach(input => Input(input.WeightingValue));
Value = Math.Sigmoid(sum);
}
void Input(double value) => sum += value;
}
C# によるニューロンの実装
53
C# によるニューラル ネットワークの実装
public class NeuralNetwork // ニューラル ネットワーク
{
// 各層
double[] inputLayer;
Neuron[] middleLayer;
Neuron outputLayer;
// バイアス
double inputLayerBias = 1.0;
double middleLayerBias = 1.0;
// 各層の重み
// 入力層 → 中間層の重み
double[,] inputWeight = new double[,] { { 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0 } };
// 中間層 → 出力層の重み
double[] middleWeight = new[] { 0.0, 0.0, 0.0 };
54
C# によるニューラル ネットワークの実装 (続き)
// 実行
public double Commit((double, double) data)
{
// 各層
inputLayer = new[] { data.Item1, data.Item2, inputLayerBias };
middleLayer = new[] { new Neuron(), new Neuron() };
outputLayer = new Neuron();
// 入力層→中間層
middleLayer.For((index, neuron)
=> middleLayer[index].Input(ToInputData(inputLayer, inputWeight.GetColumn(index).ToArray())));
// 中間層→出力層
outputLayer.Input(new[] { new Input { Value = middleLayer[0].Value, Weight = middleWeight[0] },
new Input { Value = middleLayer[1].Value, Weight = middleWeight[1] },
new Input { Value = middleLayerBias , Weight = middleWeight[2] } });
return outputLayer.Value;
}
55
C# によるニューラル ネットワークの実装 (続き)
// 学習 void Learn((double, double, double) data)
{
var outputData = Commit((data.Item1, data.Item2));
var correctValue = data.Item3;
var learningRate = 0.3; // 学習係数
// 出力層→中間層
// δmo = (出力値 - 正解値) × 出力の微分
var daltaMO = (correctValue - outputData) * outputData * (1.0 - outputData);
var oldMiddleWeight = middleWeight.Clone() as double[];
// 修正量 = δmo × 中間層の値 × 学習係数
middleLayer.For((index, neuron) => middleWeight[index] += neuron.Value * daltaMO * learningRate);
middleWeight[2] += middleLayerBias * daltaMO * learningRate;
// 中間層→入力層
// δim = δmo × 中間出力の重み × 中間層の微分
var deltaIM = middleLayer.IndexSelect(index =>
daltaMO * oldMiddleWeight[index] * middleLayer[index].Value * (1.0 - middleLayer[index].Value)).ToArray();
// 修正量 = δim × 入力層の値 × 学習係数
inputWeight.For((row, column, _) =>
inputWeight[row, column] += inputLayer[row] * deltaIM[column] * learningRate);
}
56
C# によるニューラル ネットワークの実装 (続き)
// 学習
public void Learn(IEnumerable<(double, double, double)> dataCollection, int times)
=> times.Times(() => dataCollection.ForEach(data => Learn(data)));
static IEnumerable<Input> ToInputData(double[] inputLayer, double[] inputWeight)
=> inputLayer.IndexSelect(index =>
new Input { Value = inputLayer[index], Weight = inputWeight[index] });
}
57
58
実行結果 (シグモイド関数)
59
実行結果 (座標データと訓練前)
60
実行結果 (教師データと訓練後)
61
訓練前の重みの値
62
訓練後の重みの値
63
2値による分類 (Classification)
64
Longitude 136
Latitude 36
Longitude
Latitude
➢ 一般的なアルゴリズムで
解くことはむつかしい
➢ 二次元だとこんな感じ
➢ 二次元の線で分けられる
➢ N次元に一般化すると?
➢ N次元空間の面で分ける
➢ 数学的には、テンソル
(N次元の値の集まり)
の流れ (tensor flow)
で考えることができる
機械学習用の
ライブラリー
Microsoft
Cognitive Toolkit
65
機械学習のライブラリー
66
Google 製 ディープラーニング用
Preferred
Networks
(日本の企業) 製
ディープラーニング用
BVLC
(カリフォルニア大学)
製
ディープラーニング用
Google 製 機械学習一般用
Microsoft
Cognitive Toolkit
Microsoft 製 ディープラーニング用
CPU と GPU
67
コア数 得意分野 本来の用途
CPU 2, 4, 8, 16, … 直列処理 演算
GPU 数千 並列処理 画像処理
ディープラーニングは並列処理だらけ
機械学習とGPU
68
○ GPU対応版あり
○ ライブラリーの導入で対応可
○ ライブラリーの導入で対応可
×
Microsoft
Cognitive Toolkit ○ GPU対応版あり
文字認識 (Python版)
69
Demo
Python のライブラリー scikit-learn を用いて、
数字の認識を行う
Python のライブラリー scikit-learn を用いて、
株価の予想を行う
株価予想 (Python版)
70
Demo
 「Microsoft Azure Machine Learning Studio による株価予想チュートリアル」
for Microsoft de:code 2018 AI sessions
https://github.com/Fujiwo/PredictStockPrice-AI-decode
サンプル チュートリアルのご紹介
71
Azure Machine Learning Studio
72
機械学習 (Machine Learning)
73
例. Azure SQL
Database
クラウドに保存
例. Azure
Machine
Learning Studio
機械学習で解析!
データをクラウドに
かき集める
Python による
データの最適化 API
アプリケーションや
Azure Functions
などで利用
Azure SQL Database
74
75
Azure SQL Database
Azure Machine Learning Studio
を用いて、
株価の予想を行う
株価予想 (Azure Machine Learning Studio版)
76
Demo
77
IBM Cloud
https://cloud.ibm.com
https://console.bluemix.net
IBM Watson
Watson Studio
参考: IBM Cloud
78
参考: Google Cloud ML Engine
79https://cloud.google.com/ml-engine/
AWS
https://aws.amazon.com
https://console.aws.amazon.com
Amazon SageMaker
参考: AWS (Amazon Web Service)
80
1. 機械学習 (Machine Learning) とは
2. ニューラル ネットワークとは
3. 実際の例
 Microsoft Cognitive Services
 C# / Python による機械学習
 Azure Machine Learning Studio
まとめ: 本日ご紹介した内容
81
IoT デバイス
マシンラーニング
スタジオ
マシンラーニング API
ストリーム アナリティクスIoT ハブ
Microsoft Azure
SQL データベース
SQL データベース
パワー BI
CSV データ
MQTT
HTTP
Web ブラウザー
【開発者向け勉強会】 AI/機械学習 勉強会 #2 AzureML/IoT編
2月27日(水)など
次回予告
82
参考書籍
83
機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで ¥2,484
あたらしい人工知能の教科書 プロダクト/サービス開発に必
要な基礎知識
¥2,808
Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書 ¥2,894
詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系
列データ処理
¥3,672
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープ
ラーニングの理論と実装
¥3,672
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴
量エンジニアリングと機械学習の基礎
¥3,672
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~ア
ヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで
~
¥2,786

More Related Content

What's hot

メルカリ・ソウゾウでは どうGoを活用しているのか?
メルカリ・ソウゾウでは どうGoを活用しているのか?メルカリ・ソウゾウでは どうGoを活用しているのか?
メルカリ・ソウゾウでは どうGoを活用しているのか?
Takuya Ueda
 
異音検知プラットフォーム開発におけるMLOpsの実際と考察 - MLOps コミュニティ #3
異音検知プラットフォーム開発におけるMLOpsの実際と考察 - MLOps コミュニティ #3 異音検知プラットフォーム開発におけるMLOpsの実際と考察 - MLOps コミュニティ #3
異音検知プラットフォーム開発におけるMLOpsの実際と考察 - MLOps コミュニティ #3
Shota Saitoh
 
Autoware: ROSを用いた一般道自動運転向けソフトウェアプラットフォーム
Autoware: ROSを用いた一般道自動運転向けソフトウェアプラットフォームAutoware: ROSを用いた一般道自動運転向けソフトウェアプラットフォーム
Autoware: ROSを用いた一般道自動運転向けソフトウェアプラットフォーム
Takuya Azumi
 
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明
Satoshi Hara
 
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
 
オントロジーとは?
オントロジーとは?オントロジーとは?
オントロジーとは?
Kouji Kozaki
 
オントロジー工学に基づく 知識の体系化と利用
オントロジー工学に基づく知識の体系化と利用オントロジー工学に基づく知識の体系化と利用
オントロジー工学に基づく 知識の体系化と利用
Kouji Kozaki
 
Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発
Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発
Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発
Yahoo!デベロッパーネットワーク
 
リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素
リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素
リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素
Recruit Technologies
 
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
Hiroshi Tokumaru
 
オープンソース SLAM の分類
オープンソース SLAM の分類オープンソース SLAM の分類
オープンソース SLAM の分類
Yoshitaka HARA
 
Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
Shohei Hido
 
MLOps入門
MLOps入門MLOps入門
MLOps入門
Hiro Mura
 
私にとってのテスト
私にとってのテスト私にとってのテスト
私にとってのテスト
Takuto Wada
 
Power BI のいろいろな活用パターン
Power BI のいろいろな活用パターンPower BI のいろいろな活用パターン
Power BI のいろいろな活用パターン
Yugo Shimizu
 
SPARQL入門
SPARQL入門SPARQL入門
SPARQL入門
Takeshi Mikami
 
BMS Molecular Translation 3rd place solution
BMS Molecular Translation 3rd place solutionBMS Molecular Translation 3rd place solution
BMS Molecular Translation 3rd place solution
Kazuki Fujikawa
 
Yahoo! ニュースにおける ドキュメント管理の事例紹介
Yahoo! ニュースにおけるドキュメント管理の事例紹介Yahoo! ニュースにおけるドキュメント管理の事例紹介
Yahoo! ニュースにおける ドキュメント管理の事例紹介
Yahoo!デベロッパーネットワーク
 
Microsoft Graph APIを活用した社内アプリケーション開発
Microsoft Graph APIを活用した社内アプリケーション開発Microsoft Graph APIを活用した社内アプリケーション開発
Microsoft Graph APIを活用した社内アプリケーション開発
Yuki Hattori
 
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
西岡 賢一郎
 

What's hot (20)

メルカリ・ソウゾウでは どうGoを活用しているのか?
メルカリ・ソウゾウでは どうGoを活用しているのか?メルカリ・ソウゾウでは どうGoを活用しているのか?
メルカリ・ソウゾウでは どうGoを活用しているのか?
 
異音検知プラットフォーム開発におけるMLOpsの実際と考察 - MLOps コミュニティ #3
異音検知プラットフォーム開発におけるMLOpsの実際と考察 - MLOps コミュニティ #3 異音検知プラットフォーム開発におけるMLOpsの実際と考察 - MLOps コミュニティ #3
異音検知プラットフォーム開発におけるMLOpsの実際と考察 - MLOps コミュニティ #3
 
Autoware: ROSを用いた一般道自動運転向けソフトウェアプラットフォーム
Autoware: ROSを用いた一般道自動運転向けソフトウェアプラットフォームAutoware: ROSを用いた一般道自動運転向けソフトウェアプラットフォーム
Autoware: ROSを用いた一般道自動運転向けソフトウェアプラットフォーム
 
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明
 
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
 
オントロジーとは?
オントロジーとは?オントロジーとは?
オントロジーとは?
 
オントロジー工学に基づく 知識の体系化と利用
オントロジー工学に基づく知識の体系化と利用オントロジー工学に基づく知識の体系化と利用
オントロジー工学に基づく 知識の体系化と利用
 
Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発
Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発
Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発
 
リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素
リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素
リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素
 
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
 
オープンソース SLAM の分類
オープンソース SLAM の分類オープンソース SLAM の分類
オープンソース SLAM の分類
 
Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
 
MLOps入門
MLOps入門MLOps入門
MLOps入門
 
私にとってのテスト
私にとってのテスト私にとってのテスト
私にとってのテスト
 
Power BI のいろいろな活用パターン
Power BI のいろいろな活用パターンPower BI のいろいろな活用パターン
Power BI のいろいろな活用パターン
 
SPARQL入門
SPARQL入門SPARQL入門
SPARQL入門
 
BMS Molecular Translation 3rd place solution
BMS Molecular Translation 3rd place solutionBMS Molecular Translation 3rd place solution
BMS Molecular Translation 3rd place solution
 
Yahoo! ニュースにおける ドキュメント管理の事例紹介
Yahoo! ニュースにおけるドキュメント管理の事例紹介Yahoo! ニュースにおけるドキュメント管理の事例紹介
Yahoo! ニュースにおける ドキュメント管理の事例紹介
 
Microsoft Graph APIを活用した社内アプリケーション開発
Microsoft Graph APIを活用した社内アプリケーション開発Microsoft Graph APIを活用した社内アプリケーション開発
Microsoft Graph APIを活用した社内アプリケーション開発
 
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
 

Similar to 機械学習 (AI/ML) 勉強会 #1 基本編

.NETラボ 勉強会 2021年1月 「C#で機械学習」
.NETラボ 勉強会 2021年1月 「C#で機械学習」.NETラボ 勉強会 2021年1月 「C#で機械学習」
.NETラボ 勉強会 2021年1月 「C#で機械学習」
Fujio Kojima
 
『機械学習 (AI/ML) の基礎と Microsoft の AI | 2019/04/02 Global AI Nights Fukui
『機械学習 (AI/ML) の基礎と Microsoft の AI | 2019/04/02 Global AI Nights Fukui『機械学習 (AI/ML) の基礎と Microsoft の AI | 2019/04/02 Global AI Nights Fukui
『機械学習 (AI/ML) の基礎と Microsoft の AI | 2019/04/02 Global AI Nights Fukui
Fujio Kojima
 
JAZUG_TOHOKU_modeki_20230324_共有版.pdf
JAZUG_TOHOKU_modeki_20230324_共有版.pdfJAZUG_TOHOKU_modeki_20230324_共有版.pdf
JAZUG_TOHOKU_modeki_20230324_共有版.pdf
Yuya Modeki
 
Microsoft Azure で実現するAIとIoT最新情報
Microsoft Azure で実現するAIとIoT最新情報Microsoft Azure で実現するAIとIoT最新情報
Microsoft Azure で実現するAIとIoT最新情報
Yasuhiro Kobayashi
 
マイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recap
マイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recapマイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recap
マイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recap
Ayako Omori
 
20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI
20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI
20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI
Kukita Gen
 
Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )
Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )
Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )
Takeshi Fukuhara
 
Azure Digital Twins最新事例紹介
Azure Digital Twins最新事例紹介Azure Digital Twins最新事例紹介
Azure Digital Twins最新事例紹介
IoTビジネス共創ラボ
 
3Dリッチコンテンツビジネス活用のご提案ver3.1
3Dリッチコンテンツビジネス活用のご提案ver3.13Dリッチコンテンツビジネス活用のご提案ver3.1
3Dリッチコンテンツビジネス活用のご提案ver3.1
ITDORAKU
 
local launch small language model of AI.
local launch small language model of AI.local launch small language model of AI.
local launch small language model of AI.
Takao Tetsuro
 
Qiita x Microsoft - 機械学習セミナー Microsoft AI Platform
Qiita x Microsoft - 機械学習セミナー Microsoft AI PlatformQiita x Microsoft - 機械学習セミナー Microsoft AI Platform
Qiita x Microsoft - 機械学習セミナー Microsoft AI Platform
Daiyu Hatakeyama
 
機械学習入門
機械学習入門機械学習入門
機械学習入門
Fujio Kojima
 
【de:code19】最高のゲームをつくろう! マイクロソフト Game Stack でゲーム開発をしよう!
【de:code19】最高のゲームをつくろう! マイクロソフト Game Stack でゲーム開発をしよう!【de:code19】最高のゲームをつくろう! マイクロソフト Game Stack でゲーム開発をしよう!
【de:code19】最高のゲームをつくろう! マイクロソフト Game Stack でゲーム開発をしよう!
Daisuke Masubuchi
 
IoT Edge and Serverless playground with Node.js ~ IoT EdgeとサーバレスをNode.jsで遊ぶ実験ノート
IoT Edge and Serverless playground with Node.js ~ IoT EdgeとサーバレスをNode.jsで遊ぶ実験ノートIoT Edge and Serverless playground with Node.js ~ IoT EdgeとサーバレスをNode.jsで遊ぶ実験ノート
IoT Edge and Serverless playground with Node.js ~ IoT EdgeとサーバレスをNode.jsで遊ぶ実験ノート
Kazumi IWANAGA
 
Azure IoT Edge - EdgeAI #5
Azure IoT Edge - EdgeAI #5Azure IoT Edge - EdgeAI #5
Azure IoT Edge - EdgeAI #5
Jingun Jung
 
20180119_AIを支えるクラウド技術
20180119_AIを支えるクラウド技術20180119_AIを支えるクラウド技術
20180119_AIを支えるクラウド技術
康平 秋山
 
リアルFacebookガジェットを作った
リアルFacebookガジェットを作ったリアルFacebookガジェットを作った
リアルFacebookガジェットを作った
Mariko Goda
 
LEGO MINDSTORMS EV3 API
LEGO MINDSTORMS EV3 APILEGO MINDSTORMS EV3 API
LEGO MINDSTORMS EV3 API
Akira Hatsune
 
IoTクラウドで拡がるBluemixの世界
IoTクラウドで拡がるBluemixの世界IoTクラウドで拡がるBluemixの世界
IoTクラウドで拡がるBluemixの世界
IBMソリューション
 
Power biで気づく!現場機器の異常監視システム on azure
Power biで気づく!現場機器の異常監視システム on azurePower biで気づく!現場機器の異常監視システム on azure
Power biで気づく!現場機器の異常監視システム on azure
IoTビジネス共創ラボ
 

Similar to 機械学習 (AI/ML) 勉強会 #1 基本編 (20)

.NETラボ 勉強会 2021年1月 「C#で機械学習」
.NETラボ 勉強会 2021年1月 「C#で機械学習」.NETラボ 勉強会 2021年1月 「C#で機械学習」
.NETラボ 勉強会 2021年1月 「C#で機械学習」
 
『機械学習 (AI/ML) の基礎と Microsoft の AI | 2019/04/02 Global AI Nights Fukui
『機械学習 (AI/ML) の基礎と Microsoft の AI | 2019/04/02 Global AI Nights Fukui『機械学習 (AI/ML) の基礎と Microsoft の AI | 2019/04/02 Global AI Nights Fukui
『機械学習 (AI/ML) の基礎と Microsoft の AI | 2019/04/02 Global AI Nights Fukui
 
JAZUG_TOHOKU_modeki_20230324_共有版.pdf
JAZUG_TOHOKU_modeki_20230324_共有版.pdfJAZUG_TOHOKU_modeki_20230324_共有版.pdf
JAZUG_TOHOKU_modeki_20230324_共有版.pdf
 
Microsoft Azure で実現するAIとIoT最新情報
Microsoft Azure で実現するAIとIoT最新情報Microsoft Azure で実現するAIとIoT最新情報
Microsoft Azure で実現するAIとIoT最新情報
 
マイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recap
マイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recapマイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recap
マイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recap
 
20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI
20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI
20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI
 
Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )
Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )
Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )
 
Azure Digital Twins最新事例紹介
Azure Digital Twins最新事例紹介Azure Digital Twins最新事例紹介
Azure Digital Twins最新事例紹介
 
3Dリッチコンテンツビジネス活用のご提案ver3.1
3Dリッチコンテンツビジネス活用のご提案ver3.13Dリッチコンテンツビジネス活用のご提案ver3.1
3Dリッチコンテンツビジネス活用のご提案ver3.1
 
local launch small language model of AI.
local launch small language model of AI.local launch small language model of AI.
local launch small language model of AI.
 
Qiita x Microsoft - 機械学習セミナー Microsoft AI Platform
Qiita x Microsoft - 機械学習セミナー Microsoft AI PlatformQiita x Microsoft - 機械学習セミナー Microsoft AI Platform
Qiita x Microsoft - 機械学習セミナー Microsoft AI Platform
 
機械学習入門
機械学習入門機械学習入門
機械学習入門
 
【de:code19】最高のゲームをつくろう! マイクロソフト Game Stack でゲーム開発をしよう!
【de:code19】最高のゲームをつくろう! マイクロソフト Game Stack でゲーム開発をしよう!【de:code19】最高のゲームをつくろう! マイクロソフト Game Stack でゲーム開発をしよう!
【de:code19】最高のゲームをつくろう! マイクロソフト Game Stack でゲーム開発をしよう!
 
IoT Edge and Serverless playground with Node.js ~ IoT EdgeとサーバレスをNode.jsで遊ぶ実験ノート
IoT Edge and Serverless playground with Node.js ~ IoT EdgeとサーバレスをNode.jsで遊ぶ実験ノートIoT Edge and Serverless playground with Node.js ~ IoT EdgeとサーバレスをNode.jsで遊ぶ実験ノート
IoT Edge and Serverless playground with Node.js ~ IoT EdgeとサーバレスをNode.jsで遊ぶ実験ノート
 
Azure IoT Edge - EdgeAI #5
Azure IoT Edge - EdgeAI #5Azure IoT Edge - EdgeAI #5
Azure IoT Edge - EdgeAI #5
 
20180119_AIを支えるクラウド技術
20180119_AIを支えるクラウド技術20180119_AIを支えるクラウド技術
20180119_AIを支えるクラウド技術
 
リアルFacebookガジェットを作った
リアルFacebookガジェットを作ったリアルFacebookガジェットを作った
リアルFacebookガジェットを作った
 
LEGO MINDSTORMS EV3 API
LEGO MINDSTORMS EV3 APILEGO MINDSTORMS EV3 API
LEGO MINDSTORMS EV3 API
 
IoTクラウドで拡がるBluemixの世界
IoTクラウドで拡がるBluemixの世界IoTクラウドで拡がるBluemixの世界
IoTクラウドで拡がるBluemixの世界
 
Power biで気づく!現場機器の異常監視システム on azure
Power biで気づく!現場機器の異常監視システム on azurePower biで気づく!現場機器の異常監視システム on azure
Power biで気づく!現場機器の異常監視システム on azure
 

More from Fujio Kojima

Burikaigi 2023「C# Live Coding!」 小島の分
Burikaigi  2023「C# Live Coding!」 小島の分Burikaigi  2023「C# Live Coding!」 小島の分
Burikaigi 2023「C# Live Coding!」 小島の分
Fujio Kojima
 
2022.04.23 .NET 6 -7 時代のデスクトップ アプリケーション開発
2022.04.23 .NET 6 -7 時代のデスクトップ アプリケーション開発2022.04.23 .NET 6 -7 時代のデスクトップ アプリケーション開発
2022.04.23 .NET 6 -7 時代のデスクトップ アプリケーション開発
Fujio Kojima
 
.NET 6 時代のデスクトップ アプリケーション開発
.NET 6 時代のデスクトップ アプリケーション開発.NET 6 時代のデスクトップ アプリケーション開発
.NET 6 時代のデスクトップ アプリケーション開発
Fujio Kojima
 
BuriKaigi 2022 「C# Live Coding!」 小島の分
BuriKaigi 2022 「C# Live Coding!」 小島の分BuriKaigi 2022 「C# Live Coding!」 小島の分
BuriKaigi 2022 「C# Live Coding!」 小島の分
Fujio Kojima
 
C#勉強会 ~ C#9の新機能 ~
C#勉強会 ~ C#9の新機能 ~C#勉強会 ~ C#9の新機能 ~
C#勉強会 ~ C#9の新機能 ~
Fujio Kojima
 
.NET 5 勉強会 ~.NET Framework から .NET へ~
.NET 5 勉強会 ~.NET Framework から .NET へ~.NET 5 勉強会 ~.NET Framework から .NET へ~
.NET 5 勉強会 ~.NET Framework から .NET へ~
Fujio Kojima
 
『議論パターン』 (Discussion Patterns) ~不毛な議論を避け、実り有る議論とするために~
『議論パターン』 (Discussion Patterns) ~不毛な議論を避け、実り有る議論とするために~『議論パターン』 (Discussion Patterns) ~不毛な議論を避け、実り有る議論とするために~
『議論パターン』 (Discussion Patterns) ~不毛な議論を避け、実り有る議論とするために~
Fujio Kojima
 
C#の新機能勉強会 ~ C#7、8の新機能を活用して速く安全なプログラムを書こう~
C#の新機能勉強会 ~ C#7、8の新機能を活用して速く安全なプログラムを書こう~C#の新機能勉強会 ~ C#7、8の新機能を活用して速く安全なプログラムを書こう~
C#の新機能勉強会 ~ C#7、8の新機能を活用して速く安全なプログラムを書こう~
Fujio Kojima
 
C# ドキドキ ライブ コーディング!! ~ 小島の分 ~ | BuriKaigi 2020
C# ドキドキ ライブ コーディング!! ~ 小島の分 ~ | BuriKaigi 2020C# ドキドキ ライブ コーディング!! ~ 小島の分 ~ | BuriKaigi 2020
C# ドキドキ ライブ コーディング!! ~ 小島の分 ~ | BuriKaigi 2020
Fujio Kojima
 
牛タン会議 2019 @ 仙台 「C# ドキドキ ライブ!!」 小島の分
牛タン会議 2019 @ 仙台 「C# ドキドキ ライブ!!」 小島の分牛タン会議 2019 @ 仙台 「C# ドキドキ ライブ!!」 小島の分
牛タン会議 2019 @ 仙台 「C# ドキドキ ライブ!!」 小島の分
Fujio Kojima
 
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編 機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
Fujio Kojima
 
BuriKaigi2019 「C# ドキドキ・ライブコーディング」 小島の分
BuriKaigi2019 「C# ドキドキ・ライブコーディング」 小島の分BuriKaigi2019 「C# ドキドキ・ライブコーディング」 小島の分
BuriKaigi2019 「C# ドキドキ・ライブコーディング」 小島の分
Fujio Kojima
 
C# でニューラルネットワークをスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しよう
C# でニューラルネットワークをスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しようC# でニューラルネットワークをスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しよう
C# でニューラルネットワークをスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しよう
Fujio Kojima
 
C# LINQ ~深く知って、使いまくろう~
C# LINQ ~深く知って、使いまくろう~C# LINQ ~深く知って、使いまくろう~
C# LINQ ~深く知って、使いまくろう~
Fujio Kojima
 
「ふくいソフトウェアコンペティション 2014 大賞受賞者プレゼンテーション」
「ふくいソフトウェアコンペティション 2014 大賞受賞者プレゼンテーション」「ふくいソフトウェアコンペティション 2014 大賞受賞者プレゼンテーション」
「ふくいソフトウェアコンペティション 2014 大賞受賞者プレゼンテーション」
Fujio Kojima
 
.NET MVP によるドキドキ・ライブコーディング! 小島の分
.NET MVP によるドキドキ・ライブコーディング! 小島の分.NET MVP によるドキドキ・ライブコーディング! 小島の分
.NET MVP によるドキドキ・ライブコーディング! 小島の分
Fujio Kojima
 
Windows アプリケーション開発 はじめに ~ Windows アプリケーション開発初学者の方向け Visual Studio を使ったアプリケーショ...
Windows アプリケーション開発はじめに ~ Windows アプリケーション開発初学者の方向けVisual Studio を使ったアプリケーショ...Windows アプリケーション開発はじめに ~ Windows アプリケーション開発初学者の方向けVisual Studio を使ったアプリケーショ...
Windows アプリケーション開発 はじめに ~ Windows アプリケーション開発初学者の方向け Visual Studio を使ったアプリケーショ...
Fujio Kojima
 
HTML5 on ASP.NET
HTML5 on ASP.NETHTML5 on ASP.NET
HTML5 on ASP.NET
Fujio Kojima
 
最新C#動向と関数型言語haskell ~命令型静的プログラミングから関数型動的プログラミングへのシフト~
最新C#動向と関数型言語haskell ~命令型静的プログラミングから関数型動的プログラミングへのシフト~最新C#動向と関数型言語haskell ~命令型静的プログラミングから関数型動的プログラミングへのシフト~
最新C#動向と関数型言語haskell ~命令型静的プログラミングから関数型動的プログラミングへのシフト~
Fujio Kojima
 
C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~
C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~
C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~
Fujio Kojima
 

More from Fujio Kojima (20)

Burikaigi 2023「C# Live Coding!」 小島の分
Burikaigi  2023「C# Live Coding!」 小島の分Burikaigi  2023「C# Live Coding!」 小島の分
Burikaigi 2023「C# Live Coding!」 小島の分
 
2022.04.23 .NET 6 -7 時代のデスクトップ アプリケーション開発
2022.04.23 .NET 6 -7 時代のデスクトップ アプリケーション開発2022.04.23 .NET 6 -7 時代のデスクトップ アプリケーション開発
2022.04.23 .NET 6 -7 時代のデスクトップ アプリケーション開発
 
.NET 6 時代のデスクトップ アプリケーション開発
.NET 6 時代のデスクトップ アプリケーション開発.NET 6 時代のデスクトップ アプリケーション開発
.NET 6 時代のデスクトップ アプリケーション開発
 
BuriKaigi 2022 「C# Live Coding!」 小島の分
BuriKaigi 2022 「C# Live Coding!」 小島の分BuriKaigi 2022 「C# Live Coding!」 小島の分
BuriKaigi 2022 「C# Live Coding!」 小島の分
 
C#勉強会 ~ C#9の新機能 ~
C#勉強会 ~ C#9の新機能 ~C#勉強会 ~ C#9の新機能 ~
C#勉強会 ~ C#9の新機能 ~
 
.NET 5 勉強会 ~.NET Framework から .NET へ~
.NET 5 勉強会 ~.NET Framework から .NET へ~.NET 5 勉強会 ~.NET Framework から .NET へ~
.NET 5 勉強会 ~.NET Framework から .NET へ~
 
『議論パターン』 (Discussion Patterns) ~不毛な議論を避け、実り有る議論とするために~
『議論パターン』 (Discussion Patterns) ~不毛な議論を避け、実り有る議論とするために~『議論パターン』 (Discussion Patterns) ~不毛な議論を避け、実り有る議論とするために~
『議論パターン』 (Discussion Patterns) ~不毛な議論を避け、実り有る議論とするために~
 
C#の新機能勉強会 ~ C#7、8の新機能を活用して速く安全なプログラムを書こう~
C#の新機能勉強会 ~ C#7、8の新機能を活用して速く安全なプログラムを書こう~C#の新機能勉強会 ~ C#7、8の新機能を活用して速く安全なプログラムを書こう~
C#の新機能勉強会 ~ C#7、8の新機能を活用して速く安全なプログラムを書こう~
 
C# ドキドキ ライブ コーディング!! ~ 小島の分 ~ | BuriKaigi 2020
C# ドキドキ ライブ コーディング!! ~ 小島の分 ~ | BuriKaigi 2020C# ドキドキ ライブ コーディング!! ~ 小島の分 ~ | BuriKaigi 2020
C# ドキドキ ライブ コーディング!! ~ 小島の分 ~ | BuriKaigi 2020
 
牛タン会議 2019 @ 仙台 「C# ドキドキ ライブ!!」 小島の分
牛タン会議 2019 @ 仙台 「C# ドキドキ ライブ!!」 小島の分牛タン会議 2019 @ 仙台 「C# ドキドキ ライブ!!」 小島の分
牛タン会議 2019 @ 仙台 「C# ドキドキ ライブ!!」 小島の分
 
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編 機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
 
BuriKaigi2019 「C# ドキドキ・ライブコーディング」 小島の分
BuriKaigi2019 「C# ドキドキ・ライブコーディング」 小島の分BuriKaigi2019 「C# ドキドキ・ライブコーディング」 小島の分
BuriKaigi2019 「C# ドキドキ・ライブコーディング」 小島の分
 
C# でニューラルネットワークをスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しよう
C# でニューラルネットワークをスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しようC# でニューラルネットワークをスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しよう
C# でニューラルネットワークをスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しよう
 
C# LINQ ~深く知って、使いまくろう~
C# LINQ ~深く知って、使いまくろう~C# LINQ ~深く知って、使いまくろう~
C# LINQ ~深く知って、使いまくろう~
 
「ふくいソフトウェアコンペティション 2014 大賞受賞者プレゼンテーション」
「ふくいソフトウェアコンペティション 2014 大賞受賞者プレゼンテーション」「ふくいソフトウェアコンペティション 2014 大賞受賞者プレゼンテーション」
「ふくいソフトウェアコンペティション 2014 大賞受賞者プレゼンテーション」
 
.NET MVP によるドキドキ・ライブコーディング! 小島の分
.NET MVP によるドキドキ・ライブコーディング! 小島の分.NET MVP によるドキドキ・ライブコーディング! 小島の分
.NET MVP によるドキドキ・ライブコーディング! 小島の分
 
Windows アプリケーション開発 はじめに ~ Windows アプリケーション開発初学者の方向け Visual Studio を使ったアプリケーショ...
Windows アプリケーション開発はじめに ~ Windows アプリケーション開発初学者の方向けVisual Studio を使ったアプリケーショ...Windows アプリケーション開発はじめに ~ Windows アプリケーション開発初学者の方向けVisual Studio を使ったアプリケーショ...
Windows アプリケーション開発 はじめに ~ Windows アプリケーション開発初学者の方向け Visual Studio を使ったアプリケーショ...
 
HTML5 on ASP.NET
HTML5 on ASP.NETHTML5 on ASP.NET
HTML5 on ASP.NET
 
最新C#動向と関数型言語haskell ~命令型静的プログラミングから関数型動的プログラミングへのシフト~
最新C#動向と関数型言語haskell ~命令型静的プログラミングから関数型動的プログラミングへのシフト~最新C#動向と関数型言語haskell ~命令型静的プログラミングから関数型動的プログラミングへのシフト~
最新C#動向と関数型言語haskell ~命令型静的プログラミングから関数型動的プログラミングへのシフト~
 
C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~
C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~
C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~
 

Recently uploaded

VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
company21
 
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツールMOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
TsuyoshiSaito7
 
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
Hironori Washizaki
 
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
Tetsuya Nihonmatsu
 
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
shogotaguchi
 
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
 
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
Takuya Minagawa
 
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
Tatsuya Ishikawa
 
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
TsuyoshiSaito7
 
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Takayuki Nakayama
 

Recently uploaded (10)

VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
 
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツールMOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
 
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
 
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
 
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
 
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
 
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
 
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
 
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
 
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
 

機械学習 (AI/ML) 勉強会 #1 基本編