猫でも分かるのページ一覧

slide-thumbnail
I 一九一剖[II E掴│ 中1 )ぃ中堅企業の分析データ 中小・中堅企業の分析には、 ROB 事業法人デ‑1'ベースにおいて最大限利用可能な2000 年度 ~2009 年度の 10 年間のステ-1'ス(債務者区分)情報を利用し、ステ-1'ス認...

SASユーザー総会論文集 2011年の#P107

slide-thumbnail
愛玩動物看護師国家資格の概要 ●令和元年6月に制定された愛玩動物看護師法により、新たな国家資格「愛玩動物看護師」が 誕生しました。 ●愛玩動物看護師国家試験に合格し、登録を行うことで、愛玩動物看護師になる...

愛玩動物看護師(国家資格)の概要と受験資格の#P2

slide-thumbnail
#Ltech LIFE WILL 感情解析エンジン 5 感情解析結果の算出 ユーザー/市区町村ごとにデータを足し上げ、 最大値となったものが 「代表する感情」 テキスト 驚き 私は感情から家を探します 1.75 として設定される...

【Ltech#15】Well-beingを測る「LIFE WILL」開発の舞台裏の#P17

slide-thumbnail
3.文学館 ― 後 た 文 夏 森高 斎 長徳 武谷 北吉 若石 柳岩三 北 永 田 高正 鈴伊 島 薄一 夏窪 蒲 上 期 と 年 藝 永目 鷗村 藤 塚田 者崎 原井 山川 田野木 原 井 山 浜宗 木藤 崎 田九 目田 原 田 え 代 新 日...

20220625_歩かない散歩と建物のない館の#P14

slide-thumbnail
攻 城 団 $ % & ' ( 城山の南東の駐車場より。金刀比羅、愛宕、秋葉の三つの神社を 辿って直線的に延びる登城道は若干斜度が大きく一部滑りやすそうな 箇所があります。約20分で主郭です。主郭は土壇上に城址碑があ...

中畑城へ行こうの#P5

slide-thumbnail
自己紹介 コミュニティマネージャー UiPath 株式会社 兼 兼 兼 兼 MVP事務局 パートナーマーケティング テクノロジーアライアンス サービスパートナー 2019年4月16日~ ユーザーコミュニティ UiPath Friends の...

コミュニティの掛け算やってみた!の#P2

slide-thumbnail
検出精度 データセット種別 ● 70.1% 69.2% 非ダジャレ (n=5060) 91.0% 98.5% 小数点第二位を四捨五入している ダジャレデータセットは以下より収集 https://dajare.jp/ranking/ https://dajareshuu.web.fc2.c...

DajareGo―ダジャレで豊かなオンライン・コミュニケーションを実現するの#P8

slide-thumbnail
検出精度 データセット種別 ● 70.1% 69.2% 非ダジャレ (n=5060) 91.0% 98.5% 小数点第二位を四捨五入している ダジャレデータセットは以下より収集 https://dajare.jp/ranking/ https://dajareshuu.web.fc2.c...

DajareGoを支える技術―ダジャレによる豊かなコミュニケーションの裏側の#P16

slide-thumbnail
2. 質問応答 2.1. 質問応答手法の分類 ファクトノイド型 ⚫ 名称や数値など事実に基づく正答を 求める質問応答 「東海道新幹線の最高速度は時速何kmか?」 知識ベースに基づく質問応答 情報検索に基づく質問応...

【IT Text 自然言語処理の基礎】第11章:応用タスク・まとめの#P11

slide-thumbnail
自己紹介 • 名前:植岡 和哉(かっくん) • SNS: @fromkk (X, note, GitHub, Qiita, Zenn, etc…) • フリーランスのiOSデベロッパー • 埼玉県所沢市に中古マンションを購入・リノベーションして住 んでいます • 猫が...

kyuの#P18

slide-thumbnail
自己紹介 • 名前:植岡 和哉(かっくん) • SNS: @fromkk (X, note, GitHub, Qiita, Zenn, etc…) • フリーランスのiOSデベロッパー • 埼玉県所沢市に中古マンションを購入・リノベーションして住 んでいます • 猫が...

SPMとSwift OpenAPIGeneratorの#P2

slide-thumbnail
実験:データセットNeRFCD l 変更前と変更後の 2 つのショットの動きの軌跡は、できるだけ類似させ10種類のデータを作成 l 学習にはそれぞれの種類について、120ペアの画像を、テストには10ペアの画像を使用 8つの...

【DL輪読会】C-NERF: Representing Scene Changes as Directional Consistency Difference-based NeRF”の#P15

slide-thumbnail
検出精度 データセット種別 正解率 正解率 (長文無視) ダジャレ (n=1532) 70.1% 69.2% 非ダジャレ (n=5060) 91.0% 98.5% 小数点第二位を四捨五入している ダジャレデータセットは以下より収集 https://daja...

趣味で作る「ことばあそび」ソフトウェアの#P30

slide-thumbnail
示す。 嚙み砕いた説明 Forward Methodは、ニューラルネットワークにデータを流し込み、最終的な予測を得 るための手続き。例えば、画像認識のタスクにおいて、画像データをネットワークに 入力し、猫や犬などのラ...

DL_PyTorchの#P37

slide-thumbnail
嚙み砕いた説明 fit は、モデルを「訓練」する作業と考えることができる。データを使ってモデルに 学習させ、そのデータに対してどれだけうまく予測できるかを確認する 具体的には、例えば画像認識のモデルを考え...

DL_Kerasの#P17

slide-thumbnail
3.2 画像の高解像度化(Super-Resolution) SRGAN(Super-Resolution GAN): 低解像度の画像を高解像度に変換する技術。 例: ぼやけた画像をくっきりさせる技術(古い写真の復元など)。 3.3 テキストから画像を生...

テンファイブAIカリキュラムの#P78

slide-thumbnail
Lightning Talk 自己紹介 金子 哲也 船橋市在住 前職の上司に胡蝶蘭を送った ときの図。胡蝶蘭高すぎ! ⚫ 2020年1月から現職。 ⚫ 前職はITコンサルタント。ITインフラ 系プロジェクトの推進管理、アウト ソーシ...

チェンジマネジメントの#P3

slide-thumbnail
12 word2vecによるベクトル化(分散表現) • 単語の「同じ」や「近しい」を表現するにはどうしたらいいか? • 単語を多次元上の点だと考え、その点の間の距離を考える • 同じような使われ方をしている単語は、近し...

広聴AI技術解説 ブロードリスニングを支える技術の#P12

slide-thumbnail
会社・自己紹介 ハウス食品グループ本社 UiPath 3年目(RPA導入8年) CoEグループ 市民開発者 4名 約40名 前年度実績 --------------------------------------------稼働ロボ数 130体(現在190 UR、作...

関西ユーザー企業 パネルトーク 自動化の継続的な価値提供と市民開発・プロ開発の勘所の#P7

slide-thumbnail
Loss Function 定義や意味 損失関数(Loss Function)は、機械学習モデルの予測と実際の値との誤差を定量化す るための関数。モデルがどれだけ正確かを測る指標として使用される 損失関数は、モデルのパラメータを最...

DL_TensorFlowの#P22

slide-thumbnail
import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # データ変換の定義 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 画像をテンソルに変換 transforms.Normalize((0....

CV_Torchvisionの#P8

slide-thumbnail
import cv2 import numpy as np # 画像を読み込む image = cv2.imread('input.jpg') # 画像の中心を計算 (h, w) = image.shape[:2] center = (w // 2, h // 2) # 回転行列を取得 angle = 45 # 回転角度 scale = 1....

CV_OpenCVの#P12

slide-thumbnail
import cv2 import numpy as np # 画像を読み込む image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Sobelフィルタを適用してx方向の勾配を計算 sobel_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) #...

CV_OpenCVの#P32

slide-thumbnail
import nltk from nltk.stem import WordNetLemmatizer # WordNetLemmatizerのインスタンスを作成 lemmatizer = WordNetLemmatizer() # 基本形に変換したい単語のリスト words = ['running', 'ran', 'runs', 'better...

NLP_NLTKの#P6