[過去ﾛｸﾞ] 現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む79 (1002ﾚｽ)
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353: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/12/11(水) 10:10:54.91 ID:W0aIOzhV(1/5) AAS
メモ
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52156770U9A111C1000000/
AI人材「カグラー」大活躍 DeNA・PFN・日立
世界に通じるAI人材（下）
2019/12/9 日本経済新聞
(抜粋)
人工知能（AI）開発の「道場」といえるコンテストプラットフォーム「Kaggle（カグル）」をAI人材の採用や育成に活用する企業が相次いでいる。カグルで腕を磨く「カグラー」を見いだし、育て、活用する国内の先進3社の取り組みを紹介しよう。
【前回記事】グーグルAI道場「カグル」の正体
■DeNA、カグラー特別採用枠
ディー・エヌ・エー（DeNA）は「カグラー枠」と呼ばれる採用枠を設けたうえで、入社後も一…
https://ja.wikipedia.org/wiki/Kaggle
Kaggle
(抜粋)
Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。
モデル作成にクラウドソーシング手法が採用される理由としては、いかなる予測モデリング課題には無数の戦略が適用可能であり、どの分析手法が最も効果的であるか事前に把握することは不可能であることに拠る。
2017年3月8日、GoogleはKaggle社を買収すると発表した。[1][2]
Heritage Health Prizeによる300万ドルの賞金課題で話題となり、[6] 最近の事例ではKinectの挙動認識改善課題が知られている。[7]
公開課題方式により、HIV研究への最新技術の促進[8] 、チェス格付け[9]や交通量予測[10]など、多くの課題解決につながった。 即座に反映されるスコアボードが、回答者に既存の最適解を超えた革新策を導出させる動機付けとなっている。[11] 模範回答は頻繁に公式ブログに掲載されている。
https://www.codexa.net/what-is-kaggle/
Kaggleとは？機械学習初心者が知っておくべき3つの使い方 codexa（コデクサ）2017.11.22
(抜粋)
あるときに、海外のサイトでデータを探していたら、「Kaggle」へ辿り着いたのです！そこは・・まるで・・機械学習を学んでいる当時の私には「天国」のような場所でした 。（今でも天国のような場所です）
今まで散々、お世話になって行きているKaggleですが、これから機械学習を勉強される方に向けた「Kaggleとは？Kaggle入門編」としてまとめていきたいと思います。
354: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/12/11(水) 17:07:48.34 ID:W0aIOzhV(2/5) AAS
>>347
>IUTを発展させるためにも、しっかりと日本数学会で議論を
>だめならだめで良いじゃない
>中途半端が一番いけない
まあ、例えば、数学科生、M生、Dr生から見た時に
Vojta、Szpiro、effective version of the Mordell
（Conjecture）たちが、どうなっているだってこと
はっきりしてやれよ、日本数学会としてさ
（これから勉強ないし研究する方としては、はっきりしないの困るよね）
白ならベスト
真っ黒なら、ワーストだけど、まあそれも仕方ない
灰色なら、それもありだろうけど、どこまで分かって、ここがまだすっきりしないとか
現状をしっかりまとめて、情報発信すること
それを、４のWorkshopと連携してやれば良いんじゃね？
https://ja.yourpedia.org/wiki/%E5%AE%87%E5%AE%99%E9%9A%9B%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%92%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%A9%E3%83%BC%E7%90%86%E8%AB%96
宇宙際タイヒミュラー理論
(>>306)
http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~motizuki/Inter-universal%20Teichmuller%20Theory%20IV.pdf
INTER-UNIVERSAL TEICHMULLER THEORY IV: ¨
LOG-VOLUME COMPUTATIONS AND
SET-THEORETIC FOUNDATIONS
Shinichi Mochizuki
October 2019
Abstract.
(抜粋)
n the present paper, estimates arising from these multiradial algorithms for splitting monoids of LGP-monoids are applied to verify various diophantine results which imply,
for instance,
the so-called Vojta Conjecture for hyperbolic curves,
the ABC Conjecture,
nd the Szpiro Conjecture for elliptic curves.
（>>323）
http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~motizuki/Inter-universal%20Teichmuller%20Theory%20IV.pdf
INTER-UNIVERSAL TEICHMULLER THEORY IV:LOG-VOLUME COMPUTATIONS AND SET-THEORETIC FOUNDATIONS Shinichi Mochizuki October 2019
(抜粋)
P57
Remark 2.3.3. Corollary 2.3 may be thought of as an effective version of the Mordell Conjecture.
355: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/12/11(水) 17:44:13.83 ID:W0aIOzhV(3/5) AAS
メモ
https://www.jiji.com/jc/article?k=000000015.000038634&g=prt
東大発のAI総合研究所NABLAS、R&Dセンターを開設 2019/12/04 時事通信
https://prtimes.jp/i/38634/15/resize/d38634-15-989075-0.jpg
https://nablas.com/
NABLAS サービス概要
? AI技術で人が人らしく生きられる社会を創る ?
■会社概要
商号：NABLAS株式会社
代表者：代表取締役 CEO 中山 浩太郎
所在地：本社）〒113-8485 東京都文京区本郷7-3-1 東京大学 南研究棟251号
R&Dセンター）〒113-0033 東京都文京区本郷6-17-9 本郷綱ビル10F
設立：2017年3月
事業内容：AI研究開発/コンサルティング/人材育成事業
356: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/12/11(水) 17:46:04.13 ID:W0aIOzhV(4/5) AAS
メモ
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52207850V11C19A1SHA000/
AIが生むGDP1700兆円 人材育成再考、国も企業も
Neo economy 昨日とは違う明日(2)
2019/11/26 23:00日本経済新聞 電子版
(抜粋)
膨大なデータを集め、分析し、価値を生み出す新たな経済。瞬時に大量のデータを処理できる人工知能（AI）がその一翼を担うが、人の仕事が奪われるだけの未来が待つのか――。
2015年に米ディファインドクラウドを創業したダニエラ・ブラガ氏は「AIの教師役」を世界中から集めている。機械が大量のデータから適切な結果を導き出すには物事の判断を学ぶ必要がある。
357: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/12/11(水) 17:50:09.55 ID:W0aIOzhV(5/5) AAS
メモ
これ、終わってしまったみたいだが
また、似たようなことをやるのでしょう（＾＾
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001078.000004612.html
第4回Amazon Academy 「AI時代に求められる力とその育成」
− 11月22日（金）14時00分開始、ホテル雅叙園東京にて − アマゾンジャパン合同会社 PR TIMES Inc. 2019年11月13日
＜第4回Amazon Academy開催概要＞
日 時：2019年11月22日（金）14時00分〜15時30分（受付開始：13時30分）
会 場：ホテル雅叙園東京 3Fシリウスの間
アクセス：東京都目黒区下目黒1-8-1（JR・東京メトロ・東急・都営地下鉄 目黒駅 徒歩3分）
テーマ： 「AI時代に求められる力とその育成」
登壇者：自由民主党政務調査会会長代理 前文部科学大臣 衆議院議員 柴山昌彦先生
国立大学法人電気通信大学 情報理工学研究科／人工知能先端研究センター 坂本真樹教授
参加費：無料
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