以下のような、メールが届きました
ちなみに僕は、イオンカードを持っていません、イオンのネットスーパも使ったことは無いです
調べたところ同じ文面の詐欺メールが出回っています
念の為に、イオンカードに電話して確かめたのですが、僕の名義での利用は全くありませんでした
ネットで調べたところ、リンクをクリックすると詐欺サイトに誘導されるようです
本物はaeon.comですが偽物は aeon.co.jpです、aeon.ne.jpの事もあります
ご注意のほどを
以下のような、メールが届きました
ちなみに僕は、イオンカードを持っていません、イオンのネットスーパも使ったことは無いです
調べたところ同じ文面の詐欺メールが出回っています
念の為に、イオンカードに電話して確かめたのですが、僕の名義での利用は全くありませんでした
ネットで調べたところ、リンクをクリックすると詐欺サイトに誘導されるようです
本物はaeon.comですが偽物は aeon.co.jpです、aeon.ne.jpの事もあります
ご注意のほどを
AiBoxの性能は
画像の認識
mnistで測定した結果では97.3%の正解率です、深層学習の層の厚さや、各層の大きさは、学習用データを調べて、自動的に設定します
mnistでの学習結果縦軸は正解率、横軸は学習の繰り返し回数
※1:mnistは画像処理システムの学習に広く使用されるフリーのデータです
数値の予想
Kaggleからダウンロードした、家の物件の価格を予想する訓練データでの成績です
学習後にランダムに選んだ14種類の物件について予想して結果です、縦軸は物件の値段です
データの中に欠損が有る場合は、学習データを解析して予想値で埋めます、上記物件価格予想のデータには36000件中、約2000件の欠損した項目が有りますが、これを自動的に埋めて予想を算出します
偏りの有るデータの判断
Kaggleからダウンロードした、クレジットカードの不正利用を判断する訓練データで学習した結果です
縦軸が正解率、横軸が学習の繰り返し回数です
正常のカード利用が284315件、 不正利用が493件と偏っているので、そのまま学習をすると、全データを正常と判定するだけで正解率が99.8%になります。 学習の初期にはその傾向が出ています
AiBixは学習前にデータの偏りを調べて自動的に調整時ます。284,808件のデータで493件しかない不正データに対しても最終的には93%の正解率を出しています
フリーソフトとして公開しました、AiBoxのホームページはこちらです
ダウンロードサイトは3月31日から移動します