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帰ってきたペンギン125

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(*´艸｀*)ｸｽｸｽ
戦後政策転換で超国家主義が台頭、企業国家としてテック企業が猛威、移民や奴隷よりも時間と距離を0にした働き方が普及、失敗を恐れないでアイディアを出してスピーディに商業化でちゅよ〜
コスト競争でマイニング業者の選別をし、運の良い人や特定の人だけが大儲けをしない数量調整、人数が多い方が有利になる仕組みを是正、BC可視化を急いで透明化、多数決の原理を覆して信用力があるマイニング業者がランダムな状態を指向でちゅよ〜
GAFAやAzureがクラウドを利用してBC進出、日本企業と連携、経産省や総務省も連携、派遣事業も参入、RPAやIoTは業務自動化、BCは自動可視化で多重な仕事を省略、データサイエンスでは×100の効果、NO手作業❗流れ作業❗自由な発想を育むでちゅよ〜
仏マクロンとゴーン崩壊からEU崩壊、これは移民労働や格差や政策の問題、EUもBCや暗号通貨で価値観が変化、先進国は多数決の原理を覆すイノベーションを確立して次の100年を準備し、少数精鋭にして才能のある人を救う弱者救済で繋がっていき、嫉妬がない、信頼し合えるイジメのない世界でちゅよ〜

073

>>072
(*´艸｀*)ｸｽｸｽ
確率で物事を判断していって小から大を予測して、その逆に大から小を考えてみるでちゅよ〜
その諸々の予測の材料を均等に作れるなら当たる確率が高いでちゅよ〜
ビジネスが成功するにはあらゆる環境で最適な位置にあることが必要になるでちゅよ〜

074

>>67
なぜ

075

>>073
ビル・ゲイツ氏が考える『デジタル通貨が世界の貧困層に与える可能性」｜世界有数の億万長者のビットコインに関する発言まとめ

マイクロソフトの創設者であるビル・ゲイツ氏がインタビュー内で仮想通貨は世界の貧困層を助けるポテンシャルを有していると言及したことが話題となっている。
ゲイツ氏は既存の非効率的な「キャッシュ・エコノミー」を懸念視した上で、デジタルプラットフォームは様々な取引のコストを最大90％まで削減して金融商品やサービスの世界中のほぼ全ての人にアクセスを提供できる将来につながると言及した。

076

>>075
貧困層の人々は法定通貨などの固形資産を保有していないが、労働能力や専門知識など、違った形で資産は持っており何も持っていない訳ではないと述べた。

またゲイツ氏は、将来的には貧困層の金融包摂を促す規制の変化と実際にそのような人々は経済活動を行ない、恩恵を受けているかを測定するシステムが必要だと語った。

下落相場で苦しい状況が続いているが、一歩下がって世界規模で考えると本当の苦しみとは何だろうか、そんなことをふと考えさせられるインタビューである。

077

>>075
(*´艸｀*)ｸｽｸｽ
ゲイツやバフェットさんたちにも認められたし、金融マフィアのPayPalやVISAからも一定の理解を得ているでちゅよ〜
仮想通貨相場を下落させて普及に努めようでちゅよ〜
相場が下落することでマイニング業者の選別が始まるでちゅよ〜

078

>>077
機械学習の適用範囲を大幅に拡張、理研が手法を確立
理化学研究所の研究チームは、いわゆる「負のデータ」を収集できないために機械学習の分類技術を適用できなかった分野でも、分類技術が利用可能になる手法を確立した。「正のデータとその信頼度情報」だけから、分類境界を学習する。

079

>>078
弱い「教師あり学習」を改善
　機械学習の分類技術とは、手書き文字認識や画像認識、迷惑メール検知、文章の意味認識などに用いられる技術。一般に、値が分かっている教師データを使ってあらかじめ学習させておき、値が未知のデータを分類する（教師あり学習）。例えば乗用車とトラックの画像を分類するには、あらかじめ教師データとして乗用車（正のデータ）とトラック（負のデータ）の画像を多数用意して学習させる。

080

>>079
さらに同研究チームは理論解析によって、この方法が統計的に望ましい性質（十分多いデータ数があれば最適な分類器が得られるという一致性など）を持つことを証明した。

　理論だけでなく、データでも手法の有効性を確認している。ベンチマークとなるデータセットを用いた実験によって、うまく学習できることも示した。開発した学習アルゴリズムは、線形モデルや深層学習モデル（ディープラーニング）など、あらゆる分類モデルと容易に組み合わせられるという。

　研究チームでは、分類技術は自然言語処理やコンピュータビジョン、ロボティクス、バイオインフォマティクスなど、さまざまな研究分野で活用されており、今回開発した正信頼度を用いた分類に対しても、今後さまざまな応用研究が行われることを期待している。そのため、実験で使用したPythonによるアルゴリズムの実装コードを、Webサイト上で公開する予定だ。

081

>>078
(*´艸｀*)ｸｽｸｽ
Aが正しい確率や信頼性はおいくつなの❓でちゅよ〜
そこにBという反対の概念があるとそのデータの信頼度が増すでちゅよ〜
確率を信用するには何個も続けて高確率にすると良いでちゅよ〜
何個も続けて低確率なら違うはずでちゅよ〜
要するに識別できなくても外れている確率が高いなら、その実行をしないことでちゅよ〜
そして低確率が証明されたら違うという選択肢を試みるべきでちゅよ〜

082

>>081
(*´艸｀*)ｸｽｸｽ
データは必ずYESかNoであるでちゅよ〜
それを繋げたら必ず高い確率で当たるでちゅよ〜
そういった考え方を機械学習に取り入れると、簡単に機械学習が成功するでちゅよ〜
似たようなものから何かを得る事ができると、絶対に正しいものでは無くても判断ができるでちゅよ〜
迅速性とその判断の広さを得られるし、間違いの反対は正解となる学習を得られるでちゅよ〜

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