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12コメント8KB
AIと人間の上位
0001Nanashi_et_al.2020/02/09(日) 15:03:15.72
人間の上位の認識をAIは共有できるのか。例えば相対評価の逆ズレ。具体的には、塾Aと塾Bの偏差値の逆ズレ。公立中学Aと公立中学Bの内申の逆ズレなど。数字だけみても見えない事柄。AIは認識できるのか。
0002Nanashi_et_al.2020/02/27(木) 09:31:58.14
そんなことより数学勉強しな
0003Nanashi_et_al.2020/03/22(日) 02:52:06.59
>>2
きみはxy平面上の三角関数y=sinx
を勉強しな。
0004Nanashi_et_al.2020/03/22(日) 03:23:48.42
余談
y=┃sinx┃は錦帯橋グラフゆえ
(±nπ,0)で微分不可能。
0005Nanashi_et_al.2020/05/02(土) 05:46:45.59
俺は、ベッドの上でAIしあいながらの女性上位が好きだ。
0006Nanashi_et_al.2022/03/23(水) 14:28:06.96
JDSC 東大ベンチャー AI企業、この国は変えられる。これからは、AI時代です
https://jdsc.ai/mission/
この国は変えられる
これからは、AI時代です。AIの活用で、日本は変えられる。
アップグレードできる。AIの活用の活用がキーです
JDSC 東大ベンチャー AI企業 加藤 エルテス 聡志
MISSION:この国は変えられる。
わたしたちは、日本をアップグレードする。
この国の未来を憂えるのではなく、変えるために、私たちは、日本の英知を結集する。
東京大学の知を社会に還元する
ビッグデータ、機械学習、IoT、ロボティックスなど、デジタル領域で東京大学は膨大な知見を有しています。
JDSCは東京大学の複数の研究室と協力し、知の社会還元と実装をリードします。

2022年 テンバガー候補
JDSC 4418
AI銘柄で、東大からみ
AI分野の成長は、まだ始まったばかり
半導体株の成長が何年も続いたと同じ
今後のAI分野の成長、楽しみです

https://www.smbcnikko.co.jp/products/inv/toshin_lab/column/002.html
AI通信@ 今、投資対象として「AI」をどう見るか? 日興證券
AI関連企業の成長物語はまだ始まったばかり

官民の積極的な取り組みが加速するAI
https://www.smbcnikko.co.jp/products/inv/toshin_lab/column/img/column_ai_02.png
0007Nanashi_et_al.2022/03/31(木) 07:55:42.98
age
0008Nanashi_et_al.2022/04/24(日) 18:36:19.50
https://japan.zdnet.com/article/35186638/
海外コメンタリー
Metaのチーフサイエンティストが語る、機械学習の最前線(前編)
Tiernan Ray (Special to ZDNet.com) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子 2022-04-22

 Yann LeCun氏はベル研究所に在籍していた30年前、画像認識などのタスクを解決する上で極めて有望だと考えられる「畳み込み神経回路網」(CNN)という機械学習(ML)アプローチを確立した。そしてCNNは今や、人工知能(AI)分野のディープラーニング(DL)を支える主力テクノロジーと認識されるまでになり、同氏は2019年にコンピューティング分野のノーベル賞に相当する「ACM A. M. チューリング賞」(ACM A. M. Turing Award)を受賞した。

 ニューヨーク大学の教授であり、MetaのチーフサイエンティストでもあるLeCun氏は、3月21日の週に米ZDNetが実施したインタビューにおいて、最近はこの30年間で最もエキサイティングな日々と送っていると語った。同氏はその理由として、新たな発見によって、CNNのようなAI分野の実用性を向上させる可能性のある長きにわたる議論が活性化されている点を挙げている。

 LeCun氏が現在取り組んでいる最先端分野は、エネルギーベースモデル(EBM)と呼ばれているものだ。ここでの確率関数は、「確率変数、あるいは確率変数群が各状態に与える影響を描写するもの」(参照:「Deep Learning」Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville著--2016年)であり、EBMは2つの変数間の調和を単純化するものとなる。統計物理学のコンセプトを用いているEBMでは、2つの変数間のエネルギーは、均衡が取れていない場合に上昇し、調和している場合に低下すると考えている。これにより、確率分布を「正規化」する際に発生する複雑さを除去できるようになる。

 ML分野におけるこのアイデアは、少なくとも1980年代にまでさかのぼる古いものだが、その時以来、EBMをより実用的にするための進歩が生み出されてきている。LeCun氏は近年、自らの思索の深まりを機会あるごとに発表してきている。米ZDNetも報じているが、ニュージャージー州プリンストン市にあるプリンストン高等研究所(IAS)で実施した2019年の講演もその1つだ。
0009Nanashi_et_al.2022/05/02(月) 15:26:31.97
AIの活用で、この国は変えられる、株JDSC テンバガー候補/4418
https://jdsc.ai/news/ シニアマーケティングのゆこゆこ、DM等による販促サポートサービスへ JDSCのAIを導入CVRが平均2.4倍 長野県松本市 電力データとAIによるフレイル検知の実証を開始/中部電力

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0010Nanashi_et_al.2023/08/12(土) 23:10:56.70
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