機械学習 - 関連ブログ

コンビニAI発注システムの4つの仕組みとバイトの重要な役割を解説

コンビニの発注業務は、店舗経営の要となる重要な業務です。かつては店長やベテランバイトの「経験と勘」に頼っていた発注も、今ではAI発注システムによる科学的で効率的な管理体制へと進化しています。セブンイレブン、ローソン、ファミリーマートなどの大手チェーンが次々とAI発注システムを導入する中で、バイトに求...

SoRの復権とSoIの時代の到来 - Nothing ventured, nothing gained.

tl;dr 「SaaS is Dead」は本質を見誤っている。死ぬのはSaaSではなく、従来型のアーキテクチャ 「古い」と思われていたSoR(Systems of Record)が、AIエージェント時代に競争優位の源泉として復権する SoRとSoEを統合する新たな層として、Systems of Intelligence(SoI)の時代が到来した SoIの概念は10年前から存在し...

予測精度より重要なもの――クオンツ運用で資金管理が支配的になる理由 - Qiita

-10%なら取り返しは容易である。しかし-50%まで落ちると、資産を2倍にしなければ元に戻らない。 これは単なる算数の問題ではなく、実運用上次のような帰結を持つ。 深いDDからの回復には時間がかかり、その間に戦略の優位性自体が失われるリスクがある 運用者のメンタルが先に折れ、戦略を途中で止めてしまう レバレッジ...

23年続くOSSの、9年越しのバグが直るまで - エムスリーテックブログ

AI・機械学習チームブログリレー15日目の記事を三浦 (@mamo3gr) がお送りします。前日は須藤さんによるClaude Codeと安全に付き合うためのサンドボックス機能の検証でした。 www.m3tech.blog 私は先月まで半年間の育児休業を取得していたのですが、復帰してからというもの、AIエージェントの進化とそれに伴う開発プロセ...

LOVOT 3.0の中で進化し続けるRust製画像認識 - Findy Media

本記事では、2026年2月26日に開催されたオンラインイベント「技術選定を突き詰める Online Conference ――逆境を乗り越える意思決定プロセス」内のセッション「LOVOT 3.0の中で進化し続けるRust製画像認識」の内容をお届けします。 同セッションでは、GROOVE X株式会社の画像認識エンジニアである齋藤 鴻さんに、家族型ロ...

AIエージェントを安全に使い倒すには?Claude Codeのサンドボックス機能を試してみた - エムスリーテックブログ

こんにちは、AI・機械学習チームの須藤です。 この記事はAI・機械学習チームブログリレー14日目の記事です。 13日目は田中さんによる「スタートアップCTOが、M3のAIチームに転職して3か月。感じた不安と、その答え。」でした。 www.m3tech.blog 突然ですが、私は今年に入ってからランニングを始めました。1月頃はキロ8〜...

Hugging FaceのオープンソースLLMを使ってみた | iret.media

概要Hugging Faceで公開されているLLMモデルをGoogle Colabで動かしてみました。 この記事では、公開モデルの量子化から推論までを、できるだけシンプルにしてみました。 各種説明まずは、今回扱うサービスやモデル、量子化の考え方について簡単に整理しておきます。 Hugging FaceとはHugging Faceは、機械学習モデルや...

AI

サクッと解説の「AI」タグでは、人工知能の基礎から最先端の生成AI・AGI動向までを“かみ砕いて”紹介しています。PythonやJavaScriptでの実装手順、機械学習モデルの選定・チューニング、ディープラーニングと半導体技術の進化、医療・芸術・ビジネスなど多彩な業界の活用事例、コンテンツ自動生成やブログ運営の効率化テ...

GitHub - mlse-jssst/ai-and-agile-future: Future Scenario of AI-Agile Interaction in 2030 and beyond

これは、日本ソフトウェア科学会科学会 機械学習工学研究会 AIとアジャイルWG の活動の一環として、2030年にAIとアジャイルがどうなっているかを見据えた知見を不定期でまとめたレポートです。AIを使ったソフトウェアプロダクトの開発を試行している、あるいはしようとしているアジャイル実践者、および、AI駆動のソフト...

GitHub - mlse-jssst/ai-and-agile-future: Future Scenario of AI-Agile Interaction in 2030 and beyond

これは、日本ソフトウェア科学会科学会 機械学習工学研究会 AIとアジャイルWG の活動の一環として、2030年にAIとアジャイルがどうなっているかを見据えた知見を不定期でまとめたレポートです。AIを使ったソフトウェアプロダクトの開発を試行している、あるいはしようとしているアジャイル実践者、および、AI駆動のソフト...


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