タグ AI が登録されている動画 ： 4277 件中 97 - 128 件目
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オートエンコーダにおけるエンコードとデコード（一問一答で学ぶDL）
初学者を対象としたディープラーニング（深層学習）の概論的な動画講座です。講座は全回、短い動画で構成されています。
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オートエンコーダにおける入出力（一問一答で学ぶDL）
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オートエンコーダの層（一問一答で学ぶDL）
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オートエンコーダの別称（一問一答で学ぶDL）
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誤差のフィードバックとシグモイド関数（一問一答で学ぶDL）
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誤差逆伝播法（一問一答で学ぶDL）
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単純パーセプトロン（一問一答で学ぶDL）
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隠れ層の役割（一問一答で学ぶDL）
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機械学習におけるニューラルネットワークの意味（一問一答で学ぶDL）
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機械学習の評価指標における再現率（一問一答で学ぶDL）
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機械学習の評価指標における適合率（一問一答で学ぶDL）
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山本貴光×吉川浩満「人工知能と人文知を結ぶ15（＋α）の必読書――なぜAI研究は人文学の問題になるのか」【ゲンロン10刊行記念】(2019/11/20収録)@yakumoizuru @clnmn
【収録時のイベント概要】
▼ 今回のイベント用配布資料はこちら！
https://genron-cafe.jp/wp/wp-content/uploads/2019/11/e7c9cbb5decdff3172cea270401d7108.pdf
・人工知能関連年表
https://genron-cafe.jp/wp/wp-content/uploads/2019/11/aa923b4a3c6da72d43db464c38f4c130.pdf
ゲンロン10のご購入はこちら！
https://genron-tomonokai.com/genron10/
なぜAI研究は人文学の問題になるのか？
博覧強記の山本＋吉川コンビによる『ゲンロン10』刊行記念イベント！
批評誌『ゲンロン』の第2期のスタートを飾る『ゲンロン10』が2019年9月に刊行された。
小特集「AIと人文知」では、山本貴光氏と吉川浩満氏による論考兼ブックガイド「人工知能と人文知を結ぶ15の必読書」を掲載。人文学から見た人工知能研究の歴史を大局的に論じ、第三次AIブームと機械学習技術の意義についても考察している。
「AIを知ることは、人間を知ることであり、世界に生じる変化を考えることでもあるのだ。そのためには、既存の学術領域の境界を越えて、いわば百学連環的な視座を要する」と両氏は述べる。
今回のイベントでは、同誌で取り上げた15冊の内容をより深く掘り下げるとともに、その周辺にある関連文献についても紹介してもらう予定だ。
あらためて、人工知能とはなんなのか？
なぜ、人工知能をつくりたいと考えるのか？
人工知能はわれわれになにをもたらすのか？
文理を超える、ゲンロンカフェならではの濃密な議論をお見逃しなく！
【イベントのページ】
https://genron-cafe.jp/event/20191120/
訓練データをさらに分割して、検証データ？（一問一答で学ぶDL）
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カスタマー マーケティング プラットフォーム ー CMP
カスタマー マーケティング プラットフォームを使用する事で、マーケティング担当者は優れた顧客エンゲージメントを提供し、完全で一貫した顧客ビューを利用する事で、マーケティング予算の収益を高めるのに役立ちます。AIと高度な分析により、アナリストとマーケティング担当者は動的セグメントを作成、顧客の行動を予測できます。そして、オムニチャネルのパーソナライズされたキャンペーン管理により、大規模なキャンペーンを調整して、状況に応じた一貫性のあるリアルタイムの顧客エンゲージメントを実現できます。
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ホールドアウト検証の課題（一問一答で学ぶDL）
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ホールドアウト検証（一問一答で学ぶDL）
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交差検証（一問一答で学ぶDL）
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人工無能（一問一答で学ぶDL）
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YOLOとSSD（一問一答で学ぶDL）
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シンギュラリティはいつ起こる？（一問一答で学ぶDL）
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特徴表現学習？（一問一答で学ぶDL）
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特徴量とは？（一問一答で学ぶDL）
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機械翻訳の変遷（一問一答で学ぶDL）
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シンボルグラウンディング問題（一問一答で学ぶDL）
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フレーム問題は、AI研究の最大の難問？（一問一答で学ぶDL）
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ジョン・サール？（一問一答で学ぶDL）
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リッチレリバンス会社概要と海外事例
リッチレリバンスは、エクスペリエンス パーソナライゼーションの世界的リーダーであり、ディープラーニングを使ったハイパー パーソナライゼーションを最初に提供した企業です。世界最大のB2CおよびB2Bブランドと小売業者のデジタルトランスフォーメーションとブランドロイヤルティを推進しています。リッチレリバンスは高度な AI テクノロジーを活用して、マーケティングと実取引の間にある顧客体験のギャップを埋め、デジタルマーケティングのリーダーが個人と語り合う、記憶に残るエクスペリエンスを、大規模にリアルタイムで、そして顧客のライフサイクル全体でステージングできるように支援しています。この動画では、そんなリッチレリバンスの生い立ちと現在、提供しているサービス、そして海外での事例を紹介しています。
お問い合わせは、こちらまで：[email protected]
リアルタイムのカタログ更新技術
eコマースにおけるレコメンドや検索の精度は、ユーザーの意図を特定するエンジンの機能だけでなく、カタログの鮮度や有効性に左右されます。このストリーミングカタログAPIにより、リッチレリバンスの検索ソリューション FIND™ は、カタログ内のアイテムの価格と在庫状況の変更を自動的に識別し、これらの属性をリアルタイムで更新できるようになります。他社サービスにおいて、ほとんどのエンジンは1日に1回しか更新されないため、これは業界で初めての技術であり、特に検索結果について業界をリードすることになります。カタログの鮮度に保つことに加えて、価格範囲の新しいファセットを提供できるようになりました。たとえば、1100円 〜 2000円 の商品または他の任意の価格範囲を示すファセットを追加できます。
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エクスペリエンス ブラウザ
パーソナライズがコマースサイトで効果的に機能しているかどうか？コンテンツや製品/オファーが表示された時に、「内容」だけでなく、その理由や手法を説明できていますか？企業が前へ進むために、人工知能と機械学習テクノロジーに投資、オンライン マーケティングチームがそれ使用するする際のゴールは、すべてのサイト訪問者を個人として扱い、デザイン済みのジャーニーを全ての人に提供する事ではなく、パーソナライズされた自身の経験を選択させるところに至る事にあります。ただし、今日のほとんどのパーソナライゼーションAIソリューションは「ブラックボックス」であり、拡張ではなく自動化のために設計されており、特定の結果にどのように到達したかについての可視性を提供しません。これらのブラックボックスソリューションは単純化される傾向があり、AIから最高の結果を達成するためにビジネスコントロール、可視性、拡張性を必要とする企業のニーズを満たしません。業界初のエクスペリエンス ブラウザーは、ビジネスユーザーにXen AIが推進しているパフォーマンスを即座に可視化し、特定の個人向けに、最適なエクスペリエンスが選ばれた理由と方法について完全な透明性を提供します。 従来のツールとは異なり、革新的なエクスペリエンス ブラウザーは、顧客のWebサイト上にオーバーレイし、パーソナライズされたエクスペリエンスが表示されたレコメンデーションに関する貴重な洞察を提供します。
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人工知能の完成を判断するテスト（一問一答で学ぶDL）
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機械学習の手法の序列（一問一答で学ぶDL）
初学者を対象としたディープラーニング（深層学習）の概論的な動画講座です。講座は全回、短い動画で構成されています。
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