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物体認識モデルYOLOv3に完全勝利したM2Detの紹介
はじめに一般物体認識はここ数年で大きな進化を遂げました。その中でも実用的に使いやすい&よく使われている（気がする）のはYOLO v3だと思います。それは、ある程度の予測精度を持ちながら推論速度もはやいというモデルになっているためです。
今回説明するのはそのYOLOv3に対して、予測精度も推論速度も上回るようなモデルのM2Detです。予測精度と推論速度はトレードオフはありますが、どちらをとっても、
Deep Learningによる一般物体認識の手法の把握と実利用のためのまとめ
目次・一般物体認識とは
・モデルの性能を知るための評価指標
・IoUの閾値
・precision-recallグラフ
・一般物体認識を使う
・APIを利用する
・Keras実装を動かす(YOLOv3)
・darknetで学習済みモデルをOpenCVで動かす(YOLOv3)
・一般物体認識の最先端
次の記事で書こうと思っていること。
・YOLOv3の説明
・オリジ
AI時代へ向けて育成すべきはAI人材か?
今年3月に政府のAI戦略が年間25万人を目標にAI人材を育てるとぶち上げたのに続いて、教育再生会議が全ての大学生がAIなどの基礎的な素養を身につけられるように標準カリキュラムを作成することを提言した。ガートナーが2017年1月に産業界で2020年末時点で30万人以上のIT人材（原典を確認したところAI人材ではなかったようですね）が不足するといったらしいのだが、今からカリキュラムをいじったところで2
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Kaggleに取り組み初めて、9ヶ月時点でのkaggleのやり方と考えていること
この文章は、技術書典６で頒布予定のKaggleのチュートリアル第３版に掲載予定の文章です。
去年の7月から、9ヶ月くらい専業Kagglerとして、Kaggleに取り組んできて、少しだけ効率的な取り組み方がわかったことや考えていることを、まとめてみます。
コンペの選び方多くの時間を投入することになるので、後悔のないように選びたいところですが、どのコンペでも学べることは数多くあるので、直感で選んで
Fintech Data Championship優勝の手法
はじめまして、いのいち(https://twitter.com/inoichan?lang=ja)です。
先日行われたFintech Data Championship( https://ps.nikkei.co.jp/fdc2019/ )という大会で幸運にも優勝させていただくことができました！
その大会で用いた手法を、noteを使ってシェアすることにしました。初noteです！内容は優勝者プレゼ
【保存版】プログラミングで何を学べばどんなアプリを作れるのかまとめてみました。
追記）
プログラミング教育・就活などについてツイッターでも発信しています。この記事を読んで興味を持っていただけた方がぜひフォローよろしくお願いします！
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プログラミングで「これ創りたい！」というときに何を学んだらいいのか創りたいもの別にまとめてみま
データサイエンティスト・マルチリンガル論
Hikaru Kashidaです。
僕が誰かというと、2018年時点ではざっくりこういう者です。
Twitter / 取材1 / 取材2 / 取材3 / 登壇1 / 登壇2
↓ 本書きました。他の共著さんも結構面白いのでよかったらどうぞ ↓
とても昔に、データサイエンティストの定義について語る文章を書いたことがあるのですが、その内容を少しリメイク&加筆してnoteに載せてみたものがこちらです
効果的なダッシュボードについて考える
こんにちは。Takayuki Suzukiです。
2回目の投稿となる今回は、意思決定や分析に効果的なダッシュボードについて考えてみたいと思います。
目次
・ダッシュボードとは
・ダッシュボードのメリット
・ダッシュボード構築のポイント
・効果的なグラフ作成のための参考図書・URL
ダッシュボードとはダッシュボードは、あらゆる情報を一目で把握できるように指標やデータが配置されたものです。掲載す
社会人に役立つ人工知能本 三冊しかない説
火曜日だけど水曜日！（挨拶）
前回「社会人のためのAIガチャ入門」を公開したところ、アレな内容でも炎上もせず（無視されたとも言える）、ファミレス1回分ぐらいの課金を頂いたので、また記事を書いてみました。
なお、今回は真面目な内容となります（前回比）。
「社会人のためのAIガチャ入門」は、「AI開発を依頼する側」の視点で書かれました。
今回もデータサイエンティストやAIエンジニアなどの「作る側」
社会人のための「AIガチャ」入門
はじめまして、マスクド・アナライズと申します。
AI（人工知能）やデータサイエンティストなITベンチャーで働いており、Twitterでこんな内容を発信しております。
毎週のように「AI搭載製品をリリース」「業務にAIを導入しました」というニュースが流れる昨今、一見AIとは無縁な会社でもこんなやり取りがあるようです。
この場合、外部のIT企業に開発を依頼するのが一般的な流れです。
しかし、AIを
Pythonによるスクレイピング①入門編 ブログの記事をCSVにエクスポートする
＊＊＊追記＊＊＊
3つのチュートリアル￥6,940相当を、セット割￥4,980のプランを用意しました！集中的に勉強してみたい方は、こちらもおすすめです！
・Pythonによるスクレイピング超絶入門
・Pythonによるスクレイピング応用
・スクレイピングを利用したAIアプリ開発
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こんにちは、Daiです。
スクレイピングマニュアルの希望があったので、作成しました。
この