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Naoji Taniguchi
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これから Raspberry Pi をいじる方向けの資料 20130616版 改訂版をリリースしました。 ↓↓↓↓↓↓ http://www.slideshare.net/tominagamichiya/raspberry-pi-20130818
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R実践 機械学習による異常検知 02
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Internet of Things の波が来るぞ来るぞと言われている昨今、その一翼を担う であろうデバイスの1つとして、Raspberry Piがあります。この勉強会では Raspberry Piとはどういったもので、何に使えるのかを紹介したいと思います。 Raspberry Piの簡単な説明をすると、Raspberry Piは小さいながら、通常の Linuxパソコンとほとんど変わらない機能を持っています。 単独のRaspberry Piには、HDMIによる画面出力端子があり、標準サイズのUSBも 備えています。HDMI経由でディスプレイを繋ぎ、USB経由でマウスやキーボード を繋げると、X Window Systemを用いたGUIが標準で起動可能です。 標準でイーサネットの口があり、インターネット接続が可能ですし、 WiFi接続が良ければ、安価なUSBのWiFiドングルを刺すことでWiFi接続も可能です。 つまり、Raspberry Piはひとまず「小さなLinuxパソコン」として機能します。 このマシンの上で、RESTサービスを提供するサーバーを立ち上げる事も可能です。 ここまでであれば、Raspberry Piは単なる小さなLinuxパソコン止まりになって しまいますが、Raspberry Piの面白いところは、ここからになります。 Raspberry Piには、数百円から購入可能な各種センサーを後から追加可能です。 接続可能なセンサーの種類は非常に沢山存在します。加速度センサーや地磁気 センサー、気圧センサー、超音波距離センサーなどが有名です。 また、Raspberry Piはラジコン用サーボモーターを駆動したり、リレーでスイッ チのON/OFFをするなど、外界に対しての操作も可能です。 Raspberry Piの面白さは、私達のようなWebシステムを作り慣れている人間が、 単なる情報処理を超えて、センサーやサーボモーターを利用した、外界に対し て能動的なシステムを簡単に構築可能であり、また、それをインターネットに 接続可能であることにあると思います。
「Raspberry pi」勉強会 2015.03.20
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時系列分析による異常検知入門
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Yohei Sato
FIT2012で行われた「ビジネスで生きる機械学習技術」セッションの招待講演資料です。 http://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2012/program/data/html/event/event_A-7.html 【講演概要】 世の中で得られる知見の多くは、何らかの観測対象の時間変化や、観測対象グループにおける珍しい個体の出現を捉えたものと考えることができます。特に急速な変化や異常な個体の検出するための異常検知技術は、ビジネスにおけるデータ収集・蓄積インフラの浸透とともに応用が広がっています。従来は、蓄積されたデータを目で見て確認する、閾値を設けてアラートを出す、あるいは経験に基づいて異常パターンをルール化する、などのアプローチが主流でした。しかしながら、収集できるデータの変数と量が飛躍的に増大する中で、比較的単純かつ過去に起きた異常のみ扱えるルールベース手法では不十分である場合が増えてきました。そこで最近研究と応用が進んでいるのが統計ベースと言われる最新のデータ解析技術を使ったアプローチであり、機械学習が中心的な役割を果たしています。その強みは未知の異常も扱えること、大量のデータを効率的に扱えること、可視化では人間が捉えられない複雑な隠れた異常も検出可能であることなどがあります。本講演では、実世界の異常検知問題を分類したあと、それぞれにおいて最近用いられている代表的な機械学習手法を説明し、実際のビジネスケースを紹介します。
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
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Shohei Hido
「Samba4を「ふつうに」使おう!」@2015/08/08 OSC 2015 Kansai@Kyoto の資料です。 https://www.ospn.jp/osc2015-kyoto/modules/eguide/event.php?eid=52 Samba4というと、新機能のActive Directoryのみが強調されがちですが、前バージョンと同様ファイルサーバとしても 「ふつうに」使うことができます。今回はSambaのインストールは一通りできるという方を対象に、ファイルサーバと しての機能をアップさせていくための小技/テクニックについて伝授します。
Samba4を「ふつうに」使おう!(2015/08/08 OSC 2015 Kansai@Kyoto)
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キングサーモンプロジェクト スタートアップ・エコシステム 東京コンソーシアム 学生向け講演資料
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H3第40回「ヘルスケアVR超入門」で使用したスライドです。
H3第40回「ヘルスケアVR超入門」
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2019/02/10にMicrosoftで行われた「医療×AIシンポジウム -医療×AI推進人材を考える-」での登壇資料です。 https://dllab.connpass.com/event/112221/?fbclid=IwAR1axeAbNwKnFm8fZIuvNlNcmPUJ7js-zPavh8gmwdT6UHeQKtlrVPbO-ts
医療×AIシンポジウム -医療×AI推進人材を考える-
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Unite 2015 Tokyoの4/14の午後の講演「VRを使ったビジュアライゼーションの可能性について 」のスライドです
VRを使ったビジュアライゼーションの可能性について @Unite 2015 Tokyo
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デブサミ2015版「VRを使った データビジュアライゼーションの 可能性について」
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医療の未来
1.
医療の未来 谷口 直嗣 13年11月21日木曜日
2.
未来を語る前に、未来 に繋がる現在について 13年11月21日木曜日
3.
13年11月21日木曜日
4.
RNAを検査、癌に関係するパターンがあるかを見 つけ出し、癌の早期発見に繋げる 13年11月21日木曜日
5.
特定のRNAに反応するマーカーをセット、どの種 類のRNAを持っているかを判定 13年11月21日木曜日
6.
検査結果はスマートフォンにてクラウドにアップ ロードされる。 13年11月21日木曜日
7.
検査結果はクラウド上のRNAと癌のDBと比較さ れ、どのような癌になる可能性があるかが分かる 13年11月21日木曜日
8.
13年11月21日木曜日
9.
癌宮頸がんの早期発見ツール 13年11月21日木曜日
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子宮頸がん 20∼30代の女性が発症するすべてのがんの中で第1 位。日本では1日に約10人の女性が子宮頸がんに よって死亡している。 スマートフォンに取り付ける専用のレンズと画像 処理により、 子宮頸がんのチェックを用意にして いる。 13年11月21日木曜日
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スマートフォンに上記のようなレンズを接続 13年11月21日木曜日
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尿、大便のセンシング 13年11月21日木曜日
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遠隔診断の為のセンサーデバイス 13年11月21日木曜日
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iPadやiPhoneなどのモバイルデバイスをインターフェー スに、医療のデータを統合して扱えるようにしている サービス。 セキュリティにも配慮。 素早く、iPadで情報にアクセルできるようになってい て、チーム内での情報のシェアもできるようになって いる。 既存のEMR(電子カルテ)とも整合性がある 13年11月21日木曜日
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キーワード 13年11月21日木曜日
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ネットワーク センサー スマートフォン 遠隔 → 知能の集積、偏在化 予防医療 データの集積
→ ビッグデータ DYI 13年11月21日木曜日
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Good 13年11月21日木曜日
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安い医療 効率化 健康状態の見える化 遠隔地でも医療が受けられる 医療ビジネスの拡大、参入障壁が下がる 他の分野からの医療への参入 インフルエンザなどのウィルスの感染の把握 13年11月21日木曜日
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Bad? 13年11月21日木曜日
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データの集中、とてつもないパワーに 結婚する前にDNA調査 個人データの流出のリスク 医療行為のグローバル化、ビジネス化 マクドナルド的な医療 13年11月21日木曜日
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例えば 13年11月21日木曜日
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SNSと遺伝子が結びつく 顔認識とリンクすればGoogle Grassみたいなデバイス で、その人の生体情報が分かってしまう。 ウィルスを持っていれば分かっちゃう 医者に行く →
ウィルス保持者として記録される → オープンデータとして公開される → 顔を結びつけら れる 13年11月21日木曜日
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