Future Standard では、IoTを活用した映像解析のサービス開発を行っており、その仕組みを支える技術についてお話をさせて頂きます。前半では、AWSでサーバー側の仕組みを構築した際に、どのような設計思想に基づいてアーキテクチャを構築したのかといったポイントを中心に説明します。後半は、NVIDIAのJetsonという組み込みコンピューターを使った、Faster R-CNN を使ったエッジでのリアルタイム物体認識の取り組みについてお話させて頂きます。
米国を中心とした 人工知能(AI)の事業トレンドを紹介する.“AI”というと私がリードしたドコモの 「しゃべって コンシェル」やApple Siri ,Amazon Echo, Microsoft Cortanaなどの擬人化エージェント,あるいはロボットを想起することが多いが,米国ではより一般的にAIは農業や交通,流通など各産業における自動化,効率化技術のマーケティング用語として用いられる場合が多い.実質はデータに基づく機械学習を用いた最適化である.基盤となる実装アルゴリズムの多くは急速にコモンディティ化して行く.画像解析,パーソナル化,音声対話,マーケティングオートメーションの多くは商用化段階にありレッドオーシャン化が進みつつある.農業,教育,医療,法律,福祉,防災などこれまでIT化が進んでいなかった領域での動きを含めてAIの事業化動向を解説する.
Parameter Estimation for Semiparametric Models with CMARS and Its ApplicationsSSA KPI
AACIMP 2010 Summer School lecture by Gerhard Wilhelm Weber. "Applied Mathematics" stream. "Modern Operational Research and Its Mathematical Methods with a Focus on Financial Mathematics" course. Part 11.
More info at http://summerschool.ssa.org.ua
Future Standard では、IoTを活用した映像解析のサービス開発を行っており、その仕組みを支える技術についてお話をさせて頂きます。前半では、AWSでサーバー側の仕組みを構築した際に、どのような設計思想に基づいてアーキテクチャを構築したのかといったポイントを中心に説明します。後半は、NVIDIAのJetsonという組み込みコンピューターを使った、Faster R-CNN を使ったエッジでのリアルタイム物体認識の取り組みについてお話させて頂きます。
米国を中心とした 人工知能(AI)の事業トレンドを紹介する.“AI”というと私がリードしたドコモの 「しゃべって コンシェル」やApple Siri ,Amazon Echo, Microsoft Cortanaなどの擬人化エージェント,あるいはロボットを想起することが多いが,米国ではより一般的にAIは農業や交通,流通など各産業における自動化,効率化技術のマーケティング用語として用いられる場合が多い.実質はデータに基づく機械学習を用いた最適化である.基盤となる実装アルゴリズムの多くは急速にコモンディティ化して行く.画像解析,パーソナル化,音声対話,マーケティングオートメーションの多くは商用化段階にありレッドオーシャン化が進みつつある.農業,教育,医療,法律,福祉,防災などこれまでIT化が進んでいなかった領域での動きを含めてAIの事業化動向を解説する.
Parameter Estimation for Semiparametric Models with CMARS and Its ApplicationsSSA KPI
AACIMP 2010 Summer School lecture by Gerhard Wilhelm Weber. "Applied Mathematics" stream. "Modern Operational Research and Its Mathematical Methods with a Focus on Financial Mathematics" course. Part 11.
More info at http://summerschool.ssa.org.ua
Structural data analysis based on multilayer networkstm1966
Introduction on data analysis based on multilayer networks (in Japanese). Some references of tools, datasets, conferences and Web sites are also mentioned.
8. 2014/12/20 データマイニング+WEB@東京 8
オミックス解析における
p >> n 問題
• Fan C et al. Concordance among gene-
expression-based predictors for breast
cancer. N Engl J Med 2006; 355: 560 – 569
• 乳がんの予後予測に関する過去5論文再調査
• 遺伝子群に殆ど重複がなかった
• サンプルを数百に増やし同様の手順で再解析
• 先述の4つの論文で遺伝子群の重複が認められた
• p >> n 問題
• サンプル数(n)に対して説明変数(p)が極端に高次元
• オミクスデータの解析はまさにp >> n問題と隣り合わせ
• 有効な解法として、LASSO/Boosting/Random Forests
(user!2008 Fox教授の基調講演から)
16. Ryota Suzuki
R AnalyticFlow: A flowchart-style GUI for R
Kensuke Okada, Kazuo Shigemasu
BMDS: A Collection of R Functions for Bayesian Multidimensional Scaling
Junji Nakano, Ei-ji Nakama
Speeding up R by using ISM-like calls
Tomoaki Nakatani
ccgarch: An R package for modelling multivariate GARCH models with conditional correlations
Bioinformatics II (Room: E29, Chair: Ramón Díaz-Uriarte)
Jacob Michaelson, Andreas Beyer
Random Forests for eQTL Analysis: A Performance Comparison
Chihiro Higuchi, Shigeo Takenaka
Metabolome data mining of mass spectrometry measurements with random forests
Matteo Pardo, Giorgio Sberveglieri
Random Forests and Nearest Shrunken
Centroids for the Classification of eNose data
Carolin Strobl, Achim Zeileis
Why and how to use random forest variable
importance measures (and how you shouldn't)