警報・注意報 [八街市] 北東部、南部では、高波に注意してください。 2021年08月11日(水) 04時24分 気象庁発表 週間天気 08/13(金) 08/14(土) 08/15(日) 08/16(月) 08/17(火) 天気 曇り時々雨 曇り時々晴れ 晴れ 晴れ時々曇り 気温 26℃ / 30℃ 26℃ / 32℃ 27℃ / 34℃ 27℃ / 33℃ 降水確率 40% 30% 20% 降水量 0mm/h 風向 南西 西南西 風速 3m/s 5m/s 6m/s 4m/s 湿度 80% 79% 78% 80%
周辺の天気 今日8/11(水) 11:00発表 晴れ のち 曇り 34℃ [+1] / 28℃ [+0] 時間 0-6 6-12 12-18 18-24 降水 - - 0% 10%
10日間天気 日付 08月14日 ( 土) 08月15日 ( 日) 08月16日 ( 月) 08月17日 ( 火) 08月18日 ( 水) 08月19日 ( 木) 08月20日 ( 金) 08月21日 天気 曇のち雨 雨のち曇 曇時々雨 曇 晴のち曇 曇のち晴 気温 (℃) 29 25 31 25 28 26 27 22 30 24 32 24 32 25 降水 確率 70% 80% 40% 20% 50% 気象予報士による解説記事 (日直予報士) こちらもおすすめ 北西部(千葉)各地の天気 北西部(千葉) 千葉市 千葉市中央区 千葉市花見川区 千葉市稲毛区 千葉市若葉区 千葉市緑区 千葉市美浜区 市川市 船橋市 松戸市 野田市 成田市 佐倉市 習志野市 柏市 市原市 流山市 八千代市 我孫子市 鎌ヶ谷市 浦安市 四街道市 八街市 印西市 白井市 富里市 酒々井町 栄町 天気ガイド 衛星 天気図 雨雲 アメダス PM2. 5 注目の情報 お出かけスポットの週末天気 天気予報 観測 防災情報 指数情報 レジャー天気 季節特集 ラボ
千葉県八街市の警報・注意報 2021年8月11日 4時24分発表 最新の情報を見るために、常に再読込(更新)を行ってください。 現在発表中の警報・注意報 発表なし 気象警報について 特別警報 警報 注意報 今後、特別警報に切り替える可能性が高い警報 今後、警報に切り替える可能性が高い注意報 ツイート シェア 八街市エリアの情報 防災情報 警報・注意報 台風 土砂災害マップ 洪水マップ 河川水位 火山 地震 津波 避難情報 避難場所マップ 緊急・被害状況 災害カレンダー 防災手帳 防災速報 天気ガイド 天気予報 気象衛星 天気図 アメダス 雨雲レーダー 雷レーダー 週間天気 長期予報 波予測 風予測 潮汐情報 世界の天気 熱中症情報 過去の天気 (外部サイト) 知っておこう! 災害への備え ・ 地震から身を守る ・ 津波から身を守る ・ 大雨から身を守る ・ 台風から身を守る ・ 竜巻から身を守る ・ 国民保護情報とは ・ 防災速報を受け取る ・ 帰宅困難時の備え ・ 運行情報 (Yahoo! 路線情報) ・ 交通規制・道路気象 (国土交通省) ・ 東京国際空港(羽田空港) 欠航・遅延情報 (YOMIURI ONLINE) ・ 防災速報 (地震や豪雨の速報をお届け) 災害伝言板(外部サイト) ・ 災害時の電話利用方法 ・ docomo ・ au ・ SoftBank ・ NTT ・ ワイモバイル ※毎月1日などは体験利用できます。
発令された情報 現在、発令された避難情報はありません。 解除された情報 現在、解除された避難情報はありません。 緊急安全確保 命を守る行動を 既に避難が困難になっているおそれがあり、直ちに安全を確保する 避難指示 速やかに避難 安全な場所に速やかに避難を完了する 高齢者等避難 高齢者等は速やかに避難 高齢者等、避難に時間のかかる人は安全な場所に速やかに避難を完了する 警戒区域 立ち入りを制限、禁止、またはその区域から退去 従わない場合、罰金または拘留の罰則が科せられる 「Lアラート」 を通じて自治体が発表する情報や、 株式会社レスキューナウ が独自に取材した情報をもとに避難情報を掲載しています。 Lアラート とは、総務省が推進する災害情報の一括配信システムです。地方公共団体が発する災害情報を集約し、インターネットやテレビ、ラジオなどのさまざまなメディアに配信しています。 避難に関する知識 災害が起こったときに慌てないよう、普段から心がけることや準備することを確認しておきましょう。
2019/10/9 News, ディープラーニング, 自然言語処理 自然言語処理が注目されている。いよいよコンピュータ言語を使わず、コンピュータに指示を出せるようになるのか。それにはディープラーニングの技術が欠かせない。 Facebookで記事をシェアする Twitterで記事をシェアする RSSで記事を購読する はてなブックマークに追加 Pokcetに保存する コンピュータが人の言語を理解する時代に突入して久しい。コンピュータと会話をしたり、自分が書いた文章をコンピュータに解読してもらったりしたことがある人は少なくないはずだ。 これを可能にしたのは、自然言語処理という技術だ。 しかしコンピュータはまだ、流暢な会話能力や正確な文章解読能力を持てていない。それは自然言語処理の技術が完璧ではないからである。 流暢で完璧な自然言語処理を行うには、AI(人工知能)の領域で使われているディープラーニングの技術を使う必要がある。 ところがこのディープラーニングも発展途上にある。 この記事では、流暢で完璧な自然言語処理をつくりあげるために、なぜディープラーニングが必要なのかを解説したうえで、ディープラーニング開発の現状を概観する。 続きを読む シェア 役にたったらいいね! してください NISSENデジタルハブは、法人向けにA. Iの活用事例やデータ分析活用事例などの情報を提供しております。
1. 自然言語とは何か? 言語は、私たちの生活の中に常にあり、また、なくてはならないものです。 そんな日々当たり前に使われる言語を見つめ直し、解析すると、どんな興味深いものが見えてくるのでしょうか。 1-1. 言語の世界とは? 「自然言語処理」の「自然言語」とは何か? 言語には、大きく分けて2種類あり、「コンピュータ言語」と「自然言語」に分けられます。 つまり、「自然言語」とは普段、私たちが日常で会話する言語のことで、「コンピュータ」のための言語と対比した言い方だと言えます。 1-2. コンピュータ言語と自然言語処理の違い 一言でいえば、「解釈が一意であるかどうか」です。 自然言語では、聞き手によって受け取る意味が変わり、日常生活で誤解を生むことは、よく見受けられるかと思います。 これは日本語であろうと、外国語であろうと同じです。 対して、コンピュータ言語は、解釈がたった1通りしか存在しないものなので、「別の解釈」をしてしまったという誤解は絶対に起ききない仕組みになっています。 1-2-1. 自然言語処理 ディープラーニング python. コンピュータ言語の例 1 * 2 + 3 * 4 1-2-2. 自然言語の具体例 警察は自転車で逃げる泥棒を追いかけた 解釈1: 警察は「自転車で逃げる泥棒」を追いかけた(泥棒が自転車で逃げる) 解釈2: 警察は自転車で、「逃げる泥棒」を追いかけた(警察が自転車で追いかける) 1-3. 蓄積される言語データの飛躍的増大 インターネットなど様々な技術の発達によって、何ヶ月もかけて手紙でしか伝えられない言葉がメールで一瞬にして伝えられるといったように、現代で交わされる言語の数は莫大に増加しています。 1-4. 言語(自然言語)があるからこそ人類は発展した 「共通の言語があってはじめて、共同体の成員は情報を交換し、協力し合って膨大な力を発揮することができる。だからこそ、"ホモサピエンス"は大きな変化を地球という星にもたらせたのだ」 言語学者、スティーブン・ピンカー(ハーバード大学教授) 1-5. つまり… その言語を解析する=可能性が無限大? 人類の進化の所以とも言われ、また技術発展によって増え続ける「自然言語」を解析することは、今まで暗闇に隠れていたものを明らかにし、更なる技術進化の可能性を秘めています。 またその「自然言語処理」の分析結果の精度は日々向上し、株式投資の予測やマーケティングでの利用など様々な分野で応用され非常に関心を集めています。 まずは、日常で使用されている自然言語処理にフォーカスを当てて、その先の可能性まで見ていきましょう。 2.
最近ディープラーニングという言葉をニュースや新聞で目にする機会が増えてきたのではないでしょうか。ディープラーニングとは、コンピュータ機械学習の一種です。 今後は様々な分野での活用が期待されています。当記事では、ディープラーニングの仕組みから具体的な活用事例まで、ディープラーニングについて幅広く解説します。 ディープラーニングとは?
論文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding解説 1. 0 要約 BERTは B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers の略で、TransformerのEncoderを使っているモデル。BERTはラベルのついていない文章から表現を事前学習するように作られたもので、出力層を付け加えるだけで簡単にファインチューニングが可能。 NLPタスク11個でSoTA を達成し、大幅にスコアを塗り替えた。 1. ディープラーニングは、なぜ、自然言語処理で失敗したのか – AIに意識を・・・ 汎用人工知能に心を・・・ ロボマインド・プロジェクト. 1 導入 自然言語処理タスクにおいて、精度向上には 言語モデルによる事前学習 が有効である。この言語モデルによる事前学習には「特徴量ベース」と「ファインチューニング」の2つの方法がある。まず、「特徴量ベース」とは 事前学習で得られた表現ベクトルを特徴量の1つとして用いるもの で、タスクごとにアーキテクチャを定義する。 ELMo [Peters, (2018)] がこの例である。また、「ファインチューニング」は 事前学習によって得られたパラメータを重みの初期値として学習させるもの で、タスクごとでパラメータを変える必要があまりない。例として OpenAI GPT [Radford, (2018)] がある。ただし、いずれもある問題がある。それは 事前学習に用いる言語モデルの方向が1方向だけ ということだ。例えば、GPTは左から右の方向にしか学習せず、文章タスクやQ&Aなどの前後の文脈が大事なものでは有効ではない。 そこで、この論文では 「ファインチューニングによる事前学習」に注力 し、精度向上を行なう。具体的には事前学習に以下の2つを用いる。 1. Masked Language Model (= MLM) 2. Next Sentence Prediction (= NSP) それぞれ、 1. MLM: 複数箇所が穴になっている文章のトークン(単語)予測 2. NSP: 2文が渡され、連続した文かどうか判定 この論文のコントリビューションは以下である。 両方向の事前学習の重要性を示す 事前学習によりタスクごとにアーキテクチャを考える必要が減る BERTが11個のNLPタスクにおいてSoTAを達成 1.