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2015/4/25に発表させていただいた勉強会スライドです。自分で作って動かして理解するためのIoTの超入門。 -.Net Gadgeteer の温度センサー -Azure モバイルアプリケーションによるデータ収集 -Azure ML(機械学習)による未来予測 特に、AzureMLの使い方を詳しく紹介させていただきました。
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20150822 iot事例紹介
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Yasuyuki Jinnouchi
oscセミナー発表資料です。誤字は気にしないでください。 口頭で説明を足したところがあるため、曖昧な説明となっている箇所があったりします、ごめんなさい。
機械学習を用いた異常検知入門
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michiaki ito
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
某所で機械学習の講習会(?)のようなものをしたときの資料です. 機械学習によるデータ分析について,アルゴリズムやツールの使い方*以外*の部分で 重要だと思うことを重点的にまとめたつもりです.
機械学習によるデータ分析まわりのお話
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Ryota Kamoshida
11/27 早稲田大学 講義資料
IoT in Smartphone Economy
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モバイルコミュニケーショの今と未来
201011sony Pモバイルコミュニケーショの今と未来
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toshiaki kanda
5月16日講義資料
5 16mobile
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Yuki Fujino Oita Univ.
開発したBackendソフトの紹介です。
スマートフォンアプリ開発の傾向とBaaSの活用
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Firefox Developer Conference 2014 in Kyoto で使用したスライド http://www.mozilla.jp/events/devcon/2014/kyoto/
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高度情報化と社会生活 講義資料
6 17mobile
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前回の「中国のAndroid市場」の内容をベースにモバイル系の範囲をスマートフォンに広げたのと、ソーシャルネットワーク市場(主に微博)について言及しています。ソーシャルネットワークの部分はちょっと内容が薄いので、いつか更新するかもです(^^
中国のスマートフォン市場とソーシャルネットワーク市場
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Takamitsu Nakao
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AIで空間を自由に結ぶトラッキング光無線技術
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何故キャリアはアンドロイドに
Why android 2011
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このプレゼンテーションでは、2014年2月に発表されたシスコMobile VNI最新版より、特に日本のモバイルデータトラフィックの増加傾向と最近のトレンドについて焦点を当ててご紹介します。
Cisco Visual Networking Index:全世界のモバイル データ トラフィック予測 日本ハイライト2013 ~ 2018 年
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中国モバイル市場&ソーシャルメディア概要(2012年3月23日版)
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Takamitsu Nakao
昨年末に某社セミナーでお話しさせて頂いた資料です。
モバイルWebアプリのこれまでとこれから
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IoT Technology Conference powered by SORACOM if-up 2017 A1:IoT通信の選択肢とLoRaWANに見るデバイス開発のポイント 株式会社ソラコム 事業開発マネージャー 大槻 健
if-up 2017 | A1:IoT通信の選択肢とLoRaWANに見るデバイス開発のポイント
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IoTでAzureのサービス利用~専門知識なしで始める超入門~
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Kobe.r勉強会資料
1.
Kobe.R勉強会 Rは○○になっていく
2.
自己紹介 飯田啓介 株式会社ブリリアントサービス
Android、iOS、サーバ開発業務
3.
最近の通信機器事情 (出典)総務省「平成24年通信利用動向調査」
4.
最近の通信機器事情 スマートフォンの普及が急激に進んでいる タブレットの普及も加速している
インターネット接続家電が増加 パソコンの減少
5.
普及の要因 価格 利便
機能 価格の手頃感 メールやカメラ等の機能 が充実 Wifiスポットなど通信の 利便性が高くなった
6.
最近の通信機器事情 スマートフォンの普及が急激に進んでいる タブレットの普及も加速している
7.
OSのシェア分布
8.
OSのシェア分布
9.
インターネット接続家電が増加
10.
Wifiスポットの普及
11.
今後の展望 今後の開発展望は スマートフォンとRの融合
12.
次世代に求められるもの センサー、サーバを使ったアプリ開発 二大巨頭OSを同時に開発
求められる美しいデザイン
13.
センサー、サーバを使ったアプリ開発 温湿度、気圧 センサー
地磁気 センサー 加速度 センサー データを集積
14.
二大巨頭のOSを同時に開発 アプリ開発はたいていパックで依頼される
15.
求められる美しいデザイン
16.
例えばApache Cordova HTML5ハイブリッド(WebView)
複数のOSをコンパイルオプションで ビルドできる(クロスコンパイル) Native機能へのAPIが用意されている 多くのOSをサポートしている
17.
サーバ側でRを使う 温湿度、気圧 センサー
地磁気 センサー 加速度 センサー Rで解析し結果を JSで表示させる
18.
まとめ アプリ開発の視点で さらに美しいデザインが求められる
HTML5ハイブリッド クロスコンパイルがキーワード Rが求められるのはまだまだ今から
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