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「機械学習」に関連する技術ブログ
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2015年11月10日
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Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlow という名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められて
AWS
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機械学習
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数学
株式会社LIFULL
2015年10月26日
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Amazon Machine Learning を使ってみてつまずいたこと
はじめに 2015年入社の白鳥です。 私は今、一人暮らしをしているのですが、自分で家計を管理するというのはなかなか大変です。家計管理の第一歩は、お金の出入りを記録すること、次の一歩は、自分のお金の使い方の特徴を把握することかと思っています。記録は Money Forward を使ってつけていますので、そろそろお金の使い方を把握したくなってきました。例えば「毎月○○日前後に××にてお金を使いすぎる傾向にある」ということが分かれば、先回りして対策を打つことができます。 というわけで、AWSのサービス、Amaz
AWS
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機械学習
サーバーワークス
2015年10月13日
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多腕バンディットを活用したプッシュ配信の最適化施策
こんにちは。VASILYに入社して、オシャレぶるようになったと周りにイジられているデータサイエンティストの金田です。 VASILYでは、プッシュ通知の開封数を上げるために様々な施策を行っていますが、その一つとして、多腕バンディット問題を応用し、複数の異なるタイトル文の配信比率を動的に最適化することで、開封数を高めるといった取り組みを行っています。今回は、なぜプッシュ通知配信の最適化に多腕バンディット問題を応用したのか、アルゴリズム選定にあたりどのようなポイントを考慮したか、また実用にあたってどのような問題
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Ruby
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A/Bテスト
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データ分析
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テスト
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API
株式会社ZOZO
2015年09月01日
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iQONでクロールしたアイテム画像がコーディネートに使われるまで
こんにちはVASILYエンジニアの松本です。VASILYが運営しているiQONというサービスの大きな特徴の一つに、ユーザーがファッションアイテムを組み合わせてコーディネートを作り、それを投稿できるという機能があります。それを実現するために、iQON内では様々な画像処理が行われているのですが、それらを最近大幅に改善したのでその内容を紹介したいと思います。 iQONのコーディネートに使われるアイテム画像について コーディネートを作る過程 下の図のようにユーザーは検索画面からアイテムを検索し、それをキャンバスに
Ruby
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機械学習
株式会社ZOZO
2015年05月22日
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人工知能学会全国大会@公立はこだて未来大学に協賛・出展します!
こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 2015年5月30日(土)〜6月2日(火)に北海道函館市の 公立はこだて未来大学 で開かれる 2015年度人工知能学会全国大会 (JSAI 2015)に、株式会社ネクストが開催協賛します! 人工知能学会全国大会は、近年では1000名を超える参加者を集めていて、通常セッションのほか、多数の オーガナイズドセッション が開かれ、毎年活発な議論が行われています。 人工知能は、ディープラーニング(深層学習)の発展などで社会的にも注目を集めている研究領域ですが、今回も、
機械学習
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Deep Learning
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人工知能
株式会社LIFULL
2015年02月17日
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pepperくんの耳を良くする
こんにちは、ネクスト リッテルラボラトリーの清田です。 最近、pepperくんにコンシェルジュ的なことをやらせてみたい、と思って触り始めています。 ただ、pepperくんにデフォルトで搭載されている音声認識エンジンですが、 まだまだ精度がいまいち といったところで、pepper開発者の皆さんも苦労されているかと思います。 もちろん、Speech Reco.ボックスで認識させたいことばをすべて登録しておけば精度は出せますが、やはり地名や駅名なども認識させたいところです。 そこで、今回は rospeex とい
Android
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Python
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機械学習
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Deep Learning
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ネットワーク
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API
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ロボット
株式会社LIFULL
2015年02月06日
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テキストマイニングによるレビューの評判分析 ~はじめの一歩~
iQONはAppStoreのレビュー4.5, GooglePlayのレビュー4.3と、嬉しいことにユーザーから高い評価を受けています。しかし、実際にユーザーが日々感じているアプリの良い点だったり不満点などの本音の部分は、レビューやTwitterなどのユーザーが投稿する文章の中に含まれています。特にサポートにお問い合わせをしてくださったユーザーからいいただくような改善を訴えるメッセージとは違い、Twitterやレビューに投稿している文章には現状ユーザーが感じている改善してほしい点やバグ等が、より意識せず
Perl
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アルゴリズム
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ゲーム
株式会社ZOZO
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