SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 62
機械学習 中級編 と Azure
- Cloud による最適なコンピューティング環境 -
畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama | @dahatake
Architect && Software Engineer && Applied Data Scientist (目指している)
Microsoft Japan
• 質問は、Teams の 会議チャットに
• 終了後の アンケート にご協力ください
• 私との繋がりは
• @dahatake
• Facebook / Twitter / LinkedIn
AI への過度の期待と失望
研究 と ビジネスを関連付けられる人材の不足
Deep Learning の Project は、現状 非常に高コスト
Data Science and ML platforms
Collaboration Acceleration
Automation
1,000を超えるモデルの展開と管理のため
の
自動化されたワークフロー
GPT3に代表される、複数AIモデルの融合と
トランスファーラーニング
NLP、リコメンデーション、Many-Models
の様な
構成可能で再現可能なレシピ
ML の実践に貢献する複数ロールのための
ツールとプロセス
複数のステークホルダーによる倫理的使用
を保証する堅牢な責任あるAIアプローチ
エンタープライズグレードのデータとモデ
ルの
ガバナンス/セキュリティ
モデルの運用化を加速するMLOpsの台頭
強化学習、AN、合成データなどの高度な
技術
複数クラウド での トレーニングと推論
- 最新のアナリティクス・機械
学習ツールの外部評価 -
2018年 - 2020年の大幅なアップデートによ
り、2020年最新の調査で「Market
Leader」の評価を頂きました
Azure Metrics
Advisor
Azure Video
Analyzer
Azure Bot
Service
Azure Applied AI Services
Azure Form
Recognizer
Azure Cognitive
Search
Azure Immersive
Reader
Azure Cognitive Services
Vision Speech
Language Decision
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning
Azure
Machine Learning
Develop Your Own Model
20
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/data-guide/technology-choices/data-science-and-machine-learning
https://medium.com/microsoftazure/9-advanced-tips-for-production-machine-learning-6bbdebf49a6f
Use Pre-trained Model
80
Azure
Cognitive Services
TensorFlow
Keras
Azure Cloud Services
Compute (Container) / Storage
Python & R SDK
データの加工
モデルの学習
モデルの管理
モデルの展開と追
跡
全てのスキルの方が使える Studio
Notebooks Automated ML UX Designer
包括的な機械学習ライフサイクル機能
マルチクラウド と オンプレミス 横断の統合管理
再現性 自動化 展開 再学習
ガバナンス
Serverless
Compute
Managed
Kubernetes
Azure Edge and hybrid
Arc-enabled
Kubernetes
IoT
Devices
この車の妥当な価格は?
Mileage
Condition
Car brand
Year of make
Regulations
…
Parameter 1
Parameter 2
Parameter 3
Parameter 4
…
Gradient Boosted
Nearest Neighbors
SVM
Bayesian Regression
LGBM
…
Mileage Gradient Boosted Criterion
Loss
Min Samples Split
Min Samples Leaf
Others Model
Which algorithm? Which parameters?
Which features?
Car brand
Year of make
試行錯誤
Criterion
Loss
Min Samples Split
Min Samples Leaf
Others
N Neighbors
Weights
Metric
P
Others
Which algorithm? Which parameters?
Which features?
Mileage
Condition
Car brand
Year of make
Regulations
…
Gradient Boosted
Nearest Neighbors
SVM
Bayesian Regression
LGBM
…
Nearest Neighbors
Model
繰り返し
Gradient Boosted
Mileage
Car brand
Year of make
Car brand
Year of make
Condition
Mileage
Condition
Car brand
Year of make
Regulations
…
Gradient Boosted
Nearest Neighbors
SVM
Bayesian Regression
LGBM
…
Gradient Boosted
SVM
Bayesian Regression
LGBM
Nearest Neighbors
Which algorithm? Which parameters?
Which features?
繰り返し
Regulations
Condition
Mileage
Car brand
Year of make
データセット
目標設定
学習の一貫性
出力
入力
アンサンブル学習
仮想マシンの自動起動・オートスケール
学習過程の可視化・モデルの説明性 (解釈性)
ベストなモデルの選択
Optimized model
分類・回帰・時系列予測
ONNX サポート
User inputs
Feature
engineering
Algorithm
selection
Hyperparameter
tuning
Model Leaderboard
Dataset
Configuration
& Constraints
76% 34% 82%
41%
88%
72%
81% 54% 73%
88% 90% 91%
95% 68%
56%
89% 89% 79%
Rank Model Score
1 95%
2 76%
3 53%
…
Data
Clearing
Model Explanation
GPU GPU
Job
Management
Container
Packaging
VM Auto scale
Ensemble Learning
“HyperDrive”
Logging for
Visualize
User inputs
Feature
engineering
Algorithm
selection
Hyperparameter
tuning
Model Leaderboard
Dataset
Configuration
& Constraints
76% 34% 82%
41%
88%
72%
81% 54% 73%
88% 90% 91%
95% 68%
56%
89% 89% 79%
Rank Model Score
1 95%
2 76%
3 53%
…
Data
Clearing
Model Explanation
GPU GPU
Job
Management
Container
Packaging
VM Auto scale
Ensemble Learning
“HyperDrive”
Logging for
Visualize
User inputs
Feature
engineering
Algorithm
selection
Hyperparameter
tuning
Model Leaderboard
Dataset
Configuration
& Constraints
76% 34% 82%
41%
88%
72%
81% 54% 73%
88% 90% 91%
95% 68%
56%
89% 89% 79%
Rank Model Score
1 95%
2 76%
3 53%
…
Data
Clearing
Model Explanation
GPU GPU
Job
Management
Container
Packaging
VM Auto scale
Ensemble Learning
“HyperDrive”
Logging for
Visualize
Data
Preprocessing
Feature
Selection
Algorithm
Selection
Hyperparameter
Tuning
Model
Recommendation
Interpretability
& Explaining
データの
クリーニン
グ
Feature の選択 ジョブの並列
実行と合わせ
て
設定範囲の中で、
何を選択して
何を選択肢から
除外するか
精度と
実行速度も
加味
そのモデルに影
響のあった
Feature は
どれだったのか?
Deep Learning
• 値の取りうる範囲が広い
• 例: Learning rate: 0.1 もしくは 0.01 もしくは 0.001 もしくは …
• 複数の値の組み合わせ
• 最適な構成を探し出すのは困難
• 一つの学習ジョブの実行時間は長い
• 時間とリソースの制限
Explorer
分散環境で並列実行することで高速化を実現
Bias
人 作られる
• 例: StreetBump smartphone app
• スマートフォンの GPS “Data” を使って、
道路の異常個所を収集
http://www.streetbump.org/
収入の少ない方
は?
信頼性
安全で信頼できる
透明性
理解できる
包括性
あらゆる人の力とな
り、人々を結びつけ
る
プライバシー
と
セキュリティ
安全に管理され
プライバシーを
最大限尊重する
公平性
全ての人を
公平に扱う
THE GOLDEN RULE
Microsoft の AI のための倫理的原則
説明責任
システムとしての
説明責任を
果たす
信頼性
安全で信頼できる
透明性
理解できる
包括性
あらゆる人の力とな
り、人々を結びつけ
る
プライバシー
と
セキュリティ
安全に管理され
プライバシーを
最大限尊重する
公平性
全ての人を
公平に扱う
THE GOLDEN RULE
Microsoft の AI のための倫理的原則
説明責任
システムとしての
説明責任を
果たす
Joy Buolamwini, MIT Dr. Timnit Gebru, Google
Woman
Dark Skin
Woman
Light Skin
Man
Dark Skin
Man
Light Skin
2018 MS
Face API
Error Rate
20.8% 1.7% 6.0% 0.0%
2019 MS
Face API
Error Rate
1.5% 0.3% 0.3% 0.0%
Woman
Dark Skin
Woman
Light Skin
Man
Dark Skin
Man
Light Skin
1.52% .34% .33% 0%
304,000 68,000 66,000 0
公平なのか?
NYC の著名なデパートには
毎年 2,000万人もの人が来店する
50%ずつの性別と肌の色と仮説す
る
小売業向けの性別 Classifier
誤差率が小さくとも、相対的な違いに注目
https://youtu.be/fMym_BKWQzk
https://www.microsoft.com/ja-jp/AI/our-approach-to-ai/
The Future Computed:AI とその社会における役割
-ブラッド スミス
Brad Smith,
President of Microsoft
• Learn more about our approach at https://www.microsoft.com/AI/our-approach-to-ai
• Download The Future Computed at aka.ms/Futurecomputed
• Check the Responsible AI section at aischool.microsoft.com
• Get started with homomorphic encryption at ailab.microsoft.com
• Get started with InterpretML at github.com/Microsoft/interpret
モデルの精度とモデルの解釈性はトレードオフになりがち
Black Box
モデル
• なぜその予測値になっ
た?
• モデルの改善方法
は?
• モデル構造が複雑
• 理解するのが非常に困難
要因探索、与信管理など説明責任が伴うビジネスでは
ブラックボックスなモデルは使えない...
実データは複雑
十分に表現力がある(≒複雑な)モデルを使わ
ないと「高い精度」を得られない
複雑なモデルは人間には理解できない
https://arxiv.org/pdf/1910.10045.pdf
• 局所的な説明
1. モデルの入力データに対する予測値を基に、どの特徴量が予測に効いて
いるか
(どの変数が重要か)を推定する
2. 予測の根拠となった学習に最も寄与する訓練データを提示する
• 大域的な説明
1. 「到底理解できない」モデルを説明可能性に優れるモデルで近似して、
近似モデルの説明を「到底理解できない」モデルの説明とみなす
2. 局所的な説明をデータセット全体について得て、各特徴量の予測への影
響を示す分布を得て説明とみなす
解釈可能な
モデル
Black Box
解釈フレーム
ワーク
Data
カテゴリー アプローチ方法 Microsoft 提案方法
解釈可能な
モデル
• 従来の統計解析手法
• 線形回帰
• 決定木
• 一般線形化モデル
• Power BI – Key Influencers
• Azure ML service – Visual Interface
• (Azure ML Studio)
• Python, R で実装
• その他 Microsoft InterpretML
汎用的な
解釈フレーム
ワーク
• Permutation Feature
Importance
• Partial Dependency Plot
• LIME
• SHAP
• Azure ML Studio – PFIモジュール
• Azure ML Interpretability SDK
• Python, R で実装
データ探
索
変数の重要度
各予測値に対する説明 サマ
リー
要因探索、与信管理などの業務で
はブラックボックスなモデルは使
えない...
https://docs.microsoft.com/en-
US/azure/machine-learning/service/machine-
learning-interpretability-explainability
Model interpretability with
Azure Machine Learning service
• fairlearn - 公平性のアセスメントと、調整(緩和)のための Open-Source
Library
• 不公平性のアセスメント、監視、調整(緩和) と 可視化
https://github.com/fairlearn/fairlearn
Responsible ML toolkits
Error Analysis InterpretML
Differential
privacy
Confidential
machine learning
Data
sheets
モデルの解
釈
保護 制御
Microsoft Responsible AI
Resource Center
https://aka.ms/RAIresources
Azure Machine Learning
https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-
learning/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-
learning/concept-responsible-ml
Responsible Innovation Toolkit
https://docs.microsoft.com/azure/architecture/guide/respo
nsible-innovation
Responsible ML resources
FairLearn
https://github.com/fairlearn
https://aka.ms//FairLearnWhitepaper
https://docs.microsoft.com/azure/machine-
learning/concept-fairness-ml
InterpretML
https://github.com/interpretml
https://aka.ms//InterpretMLWhitepaper
https://docs.microsoft.com/azure/machine-
learning/how-to-machine-learning-interpretability
AI x メガネ
目が悪い人
x
メガネ
目が見えない人
x
AI メガネ
1284年
Good
Azure 無償トライアル : http://aka.ms/amlfree
ドキュメント : http://aka.ms/azureml-ja-docs
Microsoft Learn :https://aka.ms/mslearn-aml
会員数 4,150 名
全国 6 都市で
36 回イベント開催
福岡
大阪
広島
名古屋
東京
札幌
オンライン・オフライン含めた
機械学習教育講座の全国での推進
機械学習 SI エコシステム
日本最大の AI コミュニティ
https://dllab.connpass.com/
• AI や 機械学習の最新の
トレーニング
• 概要・基礎・チュートリアル
• 自分に適した、トレーニングコースの作成
• AI Business School
• Conversational AI
• AI Services
• Machine Learning
• Autonomous System
• Responsible AI
aischool.microsoft.com
Step-by-Step Learning Achievements スムーズな学習環境
 無料
 日本語対応
 ブラウザーのみ。ハンズオ
ン環境も含めて
 ダウンロード可能なサンプ
ルコード
 Product/Service, 技術レベル,
job role, などに応じたガイダ
ンス
 Videos, チュートリアル, ハン
ズオン
 スキルアップを促す
 ユーザー プロファイ
ル毎に
カスタマイズ
www.microsoft.com/learn
Invent with purpose.

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

東北大学AIE - 機械学習中級編とAzure紹介
東北大学AIE - 機械学習中級編とAzure紹介東北大学AIE - 機械学習中級編とAzure紹介
東北大学AIE - 機械学習中級編とAzure紹介Daiyu Hatakeyama
 
利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向
利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向
利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向Daiyu Hatakeyama
 
楽天のECにおけるAI技術の活用
楽天のECにおけるAI技術の活用楽天のECにおけるAI技術の活用
楽天のECにおけるAI技術の活用Rakuten Group, Inc.
 
学生のための AI で考える近未来
学生のための AI で考える近未来学生のための AI で考える近未来
学生のための AI で考える近未来Daiyu Hatakeyama
 
Connect 2021郡山: 街づくりのためのデジタル技術 IoT – Data - AI その先に考えたいコト
Connect 2021郡山: 街づくりのためのデジタル技術 IoT – Data - AI  その先に考えたいコトConnect 2021郡山: 街づくりのためのデジタル技術 IoT – Data - AI  その先に考えたいコト
Connect 2021郡山: 街づくりのためのデジタル技術 IoT – Data - AI その先に考えたいコトDaiyu Hatakeyama
 
ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて
ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについてドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて
ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについてHirono Jumpei
 
Microsoft AI Solution Update / DLL community Update
Microsoft AI Solution Update / DLL community UpdateMicrosoft AI Solution Update / DLL community Update
Microsoft AI Solution Update / DLL community UpdateHirono Jumpei
 
[ビッグデータオールスターズ] クラウドサービス最新情報 機械学習/AIでこんなことまでできるんです! (Microsoft編)
[ビッグデータオールスターズ] クラウドサービス最新情報 機械学習/AIでこんなことまでできるんです! (Microsoft編)[ビッグデータオールスターズ] クラウドサービス最新情報 機械学習/AIでこんなことまでできるんです! (Microsoft編)
[ビッグデータオールスターズ] クラウドサービス最新情報 機械学習/AIでこんなことまでできるんです! (Microsoft編)Naoki (Neo) SATO
 
Elastic Team Building
Elastic Team BuildingElastic Team Building
Elastic Team BuildingYuki Nanri
 
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用Hirono Jumpei
 
Azure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data Services
Azure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data ServicesAzure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data Services
Azure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data ServicesDaiyu Hatakeyama
 
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜Takashi Kaneda
 
リクルートライフスタイルにおける深層学習の活用とGCPでの実現方法
リクルートライフスタイルにおける深層学習の活用とGCPでの実現方法リクルートライフスタイルにおける深層学習の活用とGCPでの実現方法
リクルートライフスタイルにおける深層学習の活用とGCPでの実現方法Recruit Lifestyle Co., Ltd.
 
DX 時代の新たなソフトウェア工学に向けて: SWEBOK と SE4BS の挑戦
DX 時代の新たなソフトウェア工学に向けて: SWEBOK と SE4BS の挑戦DX 時代の新たなソフトウェア工学に向けて: SWEBOK と SE4BS の挑戦
DX 時代の新たなソフトウェア工学に向けて: SWEBOK と SE4BS の挑戦Hironori Washizaki
 
品質管理 & 設備保全のための機械学習入門 2019年9月 (Quality Control and Predictive Maintenance App...
品質管理 & 設備保全のための機械学習入門 2019年9月 (Quality Control and Predictive Maintenance App...品質管理 & 設備保全のための機械学習入門 2019年9月 (Quality Control and Predictive Maintenance App...
品質管理 & 設備保全のための機械学習入門 2019年9月 (Quality Control and Predictive Maintenance App...Keita Onabuta
 
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」Naoki (Neo) SATO
 
ウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズ
ウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズ
ウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズRecruit Technologies
 
リクルート式ビッグデータ活用術
リクルート式ビッグデータ活用術リクルート式ビッグデータ活用術
リクルート式ビッグデータ活用術Recruit Technologies
 

Was ist angesagt? (20)

東北大学AIE - 機械学習中級編とAzure紹介
東北大学AIE - 機械学習中級編とAzure紹介東北大学AIE - 機械学習中級編とAzure紹介
東北大学AIE - 機械学習中級編とAzure紹介
 
利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向
利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向
利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向
 
楽天のECにおけるAI技術の活用
楽天のECにおけるAI技術の活用楽天のECにおけるAI技術の活用
楽天のECにおけるAI技術の活用
 
学生のための AI で考える近未来
学生のための AI で考える近未来学生のための AI で考える近未来
学生のための AI で考える近未来
 
Connect 2021郡山: 街づくりのためのデジタル技術 IoT – Data - AI その先に考えたいコト
Connect 2021郡山: 街づくりのためのデジタル技術 IoT – Data - AI  その先に考えたいコトConnect 2021郡山: 街づくりのためのデジタル技術 IoT – Data - AI  その先に考えたいコト
Connect 2021郡山: 街づくりのためのデジタル技術 IoT – Data - AI その先に考えたいコト
 
ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて
ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについてドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて
ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて
 
Microsoft AI Solution Update / DLL community Update
Microsoft AI Solution Update / DLL community UpdateMicrosoft AI Solution Update / DLL community Update
Microsoft AI Solution Update / DLL community Update
 
[ビッグデータオールスターズ] クラウドサービス最新情報 機械学習/AIでこんなことまでできるんです! (Microsoft編)
[ビッグデータオールスターズ] クラウドサービス最新情報 機械学習/AIでこんなことまでできるんです! (Microsoft編)[ビッグデータオールスターズ] クラウドサービス最新情報 機械学習/AIでこんなことまでできるんです! (Microsoft編)
[ビッグデータオールスターズ] クラウドサービス最新情報 機械学習/AIでこんなことまでできるんです! (Microsoft編)
 
Elastic Team Building
Elastic Team BuildingElastic Team Building
Elastic Team Building
 
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
 
Azure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data Services
Azure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data ServicesAzure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data Services
Azure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data Services
 
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜
 
リクルートライフスタイルにおける深層学習の活用とGCPでの実現方法
リクルートライフスタイルにおける深層学習の活用とGCPでの実現方法リクルートライフスタイルにおける深層学習の活用とGCPでの実現方法
リクルートライフスタイルにおける深層学習の活用とGCPでの実現方法
 
[基調講演] Deep Learning: IoT's Driving Engine
[基調講演] Deep Learning: IoT's Driving Engine [基調講演] Deep Learning: IoT's Driving Engine
[基調講演] Deep Learning: IoT's Driving Engine
 
DX 時代の新たなソフトウェア工学に向けて: SWEBOK と SE4BS の挑戦
DX 時代の新たなソフトウェア工学に向けて: SWEBOK と SE4BS の挑戦DX 時代の新たなソフトウェア工学に向けて: SWEBOK と SE4BS の挑戦
DX 時代の新たなソフトウェア工学に向けて: SWEBOK と SE4BS の挑戦
 
MISO20200530
MISO20200530MISO20200530
MISO20200530
 
品質管理 & 設備保全のための機械学習入門 2019年9月 (Quality Control and Predictive Maintenance App...
品質管理 & 設備保全のための機械学習入門 2019年9月 (Quality Control and Predictive Maintenance App...品質管理 & 設備保全のための機械学習入門 2019年9月 (Quality Control and Predictive Maintenance App...
品質管理 & 設備保全のための機械学習入門 2019年9月 (Quality Control and Predictive Maintenance App...
 
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」
 
ウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズ
ウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズ
ウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズ
 
リクルート式ビッグデータ活用術
リクルート式ビッグデータ活用術リクルート式ビッグデータ活用術
リクルート式ビッグデータ活用術
 

Ähnlich wie 早稲田大学 理工メディアセンター 機械学習とAI セミナー: 機械学習中級編

Clouderaが提供するエンタープライズ向け運用、データ管理ツールの使い方 #CW2017
Clouderaが提供するエンタープライズ向け運用、データ管理ツールの使い方 #CW2017Clouderaが提供するエンタープライズ向け運用、データ管理ツールの使い方 #CW2017
Clouderaが提供するエンタープライズ向け運用、データ管理ツールの使い方 #CW2017Cloudera Japan
 
JISAAwards2013講演会資料(hifive)
JISAAwards2013講演会資料(hifive)JISAAwards2013講演会資料(hifive)
JISAAwards2013講演会資料(hifive)Osamu Shimoda
 
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018Daiyu Hatakeyama
 
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~Daiyu Hatakeyama
 
Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線
Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線
Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線Daiyu Hatakeyama
 
加速するクラウドサービス Office 365の中小組織へのインパクト
加速するクラウドサービス Office 365の中小組織へのインパクト加速するクラウドサービス Office 365の中小組織へのインパクト
加速するクラウドサービス Office 365の中小組織へのインパクトkumo2010
 
クラウドがもたらすパラダイムシフト
クラウドがもたらすパラダイムシフトクラウドがもたらすパラダイムシフト
クラウドがもたらすパラダイムシフトkurikiyo
 
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...Insight Technology, Inc.
 
アジャイルマネジメントとは?
アジャイルマネジメントとは?アジャイルマネジメントとは?
アジャイルマネジメントとは?Kiro Harada
 
Building Software Reliability through Distributed Tracing.pdf
Building Software Reliability through Distributed Tracing.pdfBuilding Software Reliability through Distributed Tracing.pdf
Building Software Reliability through Distributed Tracing.pdfShotaro Suzuki
 
クラウド時代のデータ連携 ~ そして少し SharePoint 連携事例 ~
クラウド時代のデータ連携 ~ そして少し SharePoint 連携事例 ~クラウド時代のデータ連携 ~ そして少し SharePoint 連携事例 ~
クラウド時代のデータ連携 ~ そして少し SharePoint 連携事例 ~CData Software Japan
 
第32回WebSig会議オープニングセッション
第32回WebSig会議オープニングセッション第32回WebSig会議オープニングセッション
第32回WebSig会議オープニングセッションWebSig24/7
 
Dll commuinity and academy update 201803 v2
Dll commuinity and academy update 201803 v2Dll commuinity and academy update 201803 v2
Dll commuinity and academy update 201803 v2Hirono Jumpei
 
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!Azure 相談センター
 
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!Daisuke Masubuchi
 
吉田★学習スタイルコーディネート★ラボイベント<学習スタイルコーディネート>
吉田★学習スタイルコーディネート★ラボイベント<学習スタイルコーディネート>吉田★学習スタイルコーディネート★ラボイベント<学習スタイルコーディネート>
吉田★学習スタイルコーディネート★ラボイベント<学習スタイルコーディネート>デジタル・ナレッジ はが弘明
 
【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能
【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能
【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能Daiyu Hatakeyama
 
Enterprise Socialware faq_201304
Enterprise Socialware faq_201304Enterprise Socialware faq_201304
Enterprise Socialware faq_201304八木橋 パチ
 
DRIVE CHARTを支えるAI技術
DRIVE CHARTを支えるAI技術DRIVE CHARTを支えるAI技術
DRIVE CHARTを支えるAI技術Yusuke Uchida
 

Ähnlich wie 早稲田大学 理工メディアセンター 機械学習とAI セミナー: 機械学習中級編 (20)

Clouderaが提供するエンタープライズ向け運用、データ管理ツールの使い方 #CW2017
Clouderaが提供するエンタープライズ向け運用、データ管理ツールの使い方 #CW2017Clouderaが提供するエンタープライズ向け運用、データ管理ツールの使い方 #CW2017
Clouderaが提供するエンタープライズ向け運用、データ管理ツールの使い方 #CW2017
 
JISAAwards2013講演会資料(hifive)
JISAAwards2013講演会資料(hifive)JISAAwards2013講演会資料(hifive)
JISAAwards2013講演会資料(hifive)
 
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
 
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~
 
Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線
Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線
Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線
 
加速するクラウドサービス Office 365の中小組織へのインパクト
加速するクラウドサービス Office 365の中小組織へのインパクト加速するクラウドサービス Office 365の中小組織へのインパクト
加速するクラウドサービス Office 365の中小組織へのインパクト
 
クラウドがもたらすパラダイムシフト
クラウドがもたらすパラダイムシフトクラウドがもたらすパラダイムシフト
クラウドがもたらすパラダイムシフト
 
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
 
アジャイルマネジメントとは?
アジャイルマネジメントとは?アジャイルマネジメントとは?
アジャイルマネジメントとは?
 
Building Software Reliability through Distributed Tracing.pdf
Building Software Reliability through Distributed Tracing.pdfBuilding Software Reliability through Distributed Tracing.pdf
Building Software Reliability through Distributed Tracing.pdf
 
クラウド時代のデータ連携 ~ そして少し SharePoint 連携事例 ~
クラウド時代のデータ連携 ~ そして少し SharePoint 連携事例 ~クラウド時代のデータ連携 ~ そして少し SharePoint 連携事例 ~
クラウド時代のデータ連携 ~ そして少し SharePoint 連携事例 ~
 
第32回WebSig会議オープニングセッション
第32回WebSig会議オープニングセッション第32回WebSig会議オープニングセッション
第32回WebSig会議オープニングセッション
 
Kspin20121201 kobayashi
Kspin20121201 kobayashiKspin20121201 kobayashi
Kspin20121201 kobayashi
 
Dll commuinity and academy update 201803 v2
Dll commuinity and academy update 201803 v2Dll commuinity and academy update 201803 v2
Dll commuinity and academy update 201803 v2
 
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!
 
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!
Web制作会社様向け 知って得するMicrosoft Azureの概要と使い方!
 
吉田★学習スタイルコーディネート★ラボイベント<学習スタイルコーディネート>
吉田★学習スタイルコーディネート★ラボイベント<学習スタイルコーディネート>吉田★学習スタイルコーディネート★ラボイベント<学習スタイルコーディネート>
吉田★学習スタイルコーディネート★ラボイベント<学習スタイルコーディネート>
 
【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能
【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能
【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能
 
Enterprise Socialware faq_201304
Enterprise Socialware faq_201304Enterprise Socialware faq_201304
Enterprise Socialware faq_201304
 
DRIVE CHARTを支えるAI技術
DRIVE CHARTを支えるAI技術DRIVE CHARTを支えるAI技術
DRIVE CHARTを支えるAI技術
 

Mehr von Daiyu Hatakeyama

ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -Daiyu Hatakeyama
 
Ethics of AI - AIの倫理-
Ethics of AI - AIの倫理-Ethics of AI - AIの倫理-
Ethics of AI - AIの倫理-Daiyu Hatakeyama
 
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょうDaiyu Hatakeyama
 
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来Daiyu Hatakeyama
 
DXのための内製化のススメ
DXのための内製化のススメDXのための内製化のススメ
DXのための内製化のススメDaiyu Hatakeyama
 
JDMC Azureアプリ開発入門
JDMC Azureアプリ開発入門JDMC Azureアプリ開発入門
JDMC Azureアプリ開発入門Daiyu Hatakeyama
 
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DB
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DBJAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DB
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DBDaiyu Hatakeyama
 
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツDaiyu Hatakeyama
 
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリアDaiyu Hatakeyama
 
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?Daiyu Hatakeyama
 
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用Daiyu Hatakeyama
 
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろは
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろはPython に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろは
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろはDaiyu Hatakeyama
 
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 SustainabilityDaiyu Hatakeyama
 
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!Daiyu Hatakeyama
 
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来Daiyu Hatakeyama
 
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方Daiyu Hatakeyama
 

Mehr von Daiyu Hatakeyama (20)

ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
 
Ethics of AI - AIの倫理-
Ethics of AI - AIの倫理-Ethics of AI - AIの倫理-
Ethics of AI - AIの倫理-
 
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう
 
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来
 
Webサイトの最適化
Webサイトの最適化Webサイトの最適化
Webサイトの最適化
 
DXのための内製化のススメ
DXのための内製化のススメDXのための内製化のススメ
DXのための内製化のススメ
 
JDMC Azureアプリ開発入門
JDMC Azureアプリ開発入門JDMC Azureアプリ開発入門
JDMC Azureアプリ開発入門
 
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DB
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DBJAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DB
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DB
 
Microsoft の変革
Microsoft の変革Microsoft の変革
Microsoft の変革
 
データ分析概略
データ分析概略データ分析概略
データ分析概略
 
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ
 
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア
 
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?
 
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用
 
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろは
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろはPython に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろは
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろは
 
AI の光と影
AI の光と影AI の光と影
AI の光と影
 
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability
 
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!
 
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来
 
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方
 

Kürzlich hochgeladen

Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Danieldanielhu54
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdftaisei2219
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Yuma Ohgami
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムsugiuralab
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものですiPride Co., Ltd.
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略Ryo Sasaki
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...Toru Tamaki
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A surveyToru Tamaki
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
 

Kürzlich hochgeladen (9)

Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
 

早稲田大学 理工メディアセンター 機械学習とAI セミナー: 機械学習中級編