《Gunosy》開発チームが厳選、WEB業界人が読むべき“統計学”の必読書ベスト５│CAREER HACK

2013/01/11 452 users Gunosy 統計学 トレンド 厳選 2013-01-11

いまWEB業界で最もホットなトレンドの一つである“統計学”。その基本を学ぶために読んでおくべき書籍を、注目のニュースキュレーションサービス《Gunosy》の開発チーム（福島さん・吉田さん・関さん）に伺った。 2013-01-11 いま、WEB業界で最もホットなトレンドの一つとなっている“統計学”。その基本的な知識を学ぶべく、前回、“超高精度なレコメンド”で話題のニュースキュレーションサービス《Gu... 続きを読む

［速報］AIがコードのレコメンドやバグの指摘など開発を支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」発表。Build 2018 － Publickey

2018/05/07 432 users プログラマ Publickey マイクロソフト 米国シアトル

［速報］AIがコードのレコメンドやバグの指摘など開発を支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」発表。Build 2018 マイクロソフトは、米国シアトルで開催中のイベント「Microsoft Build 2018」で、AIを用いてプログラマの開発を支援する「Visual Studio IntelliCode」を発表しました。 Announcing Visual Stud... 続きを読む

【Python】?機械学習で「隠れた名店」を探してみた。（そして実際に行ってみた）? - Qiita

2019/03/28 371 users 行き場 Qiita 直近 ドクターストップ Python

１.簡単な概要 この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを使って隠れた名店をレコメンドで発掘するやり方を解説していきます。 私自身が大好きで昔は年間100杯以上食べ歩いてきた自称ラーメンガチ勢です。しかしながら、直近の健康診断にひっかかり、医者からドクターストップをかけられてしまいました。。。 行き場... 続きを読む

「テキストと検索」の時代が終わり、「動画とレコメンド」の時代が始まる：ユーザー10億人のTikTokが示す未来 | TikTok | ダイヤモンド・オンライン

2019/11/06 330 users 父方 母方 TikTok 三井物産 西安市

黄 未来（こう・みく） 1989年中国・西安市生まれ。6歳で来日。南方商人である父方、教育家系である母方より、華僑的ビジネス及び華僑的教育の哲学を引き継ぐ。早稲田大学先進理工学部卒業後、2012年に三井物産に入社。国際貿易及び投資管理に6年半従事したのち、2018年秋より上海交通大学MBAに留学。現在は中国を本拠地... 続きを読む

機械学習の意味と役割--データの持っている価値を引き出す - ZDNet Japan

2015/01/07 170 users 役割 機械学習 ZDNet Japan 価値 データ

今回はビッグデータ活用において重要な役割を持つ「機械学習」を取り上げる。 機械学習とは大まかにいうと、データが持つ法則を見つけ出すアルゴリズムの総称である。その名の通り、経験をもとに知識を得る人間の学習過程に近い面がある。機械学習はすでに予測や分類、画像認識、商品のレコメンドなどに実際に使われている。筆者の携わってきた分析案件も、最終的に機械学習の問題に落とし込んだものが多い。 本稿では、機械学習... 続きを読む

約17分で出来る、スマフォで撮った写真で作るプライスレスなプレゼント : Rentarof blog |「根拠無く、自信満々、レコメンド」

2013/01/21 118 users コンデジ 愛情 Tシャツ 手順 進化

スマフォのカメラ機能の進化は著しくiPhone4SやiPhone5は8メガピクセルですからもはや普通のコンデジと変わらないレベルです。 「スマフォで気軽に友人を撮影し、友人をプリントしたTシャツを作って友人にプレゼントしよう！」という企画をたまにやっています（と言ってもまだ2回ですが） これをやるとだいたい困惑されますがこちらの愛情は伝わりますのでよしとしましょう。 下記が手順になります。 1．ま... 続きを読む

ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編

2015/08/07 109 users ジャストシステム 形態素解析技術 etc NLPチーム 技術

Transcript of "ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編" 1. JustTechTalk #02 ジャストシステムの形態素解析技術その２ （機械学習編） 内田佳孝 2.  CPS事業部開発部 NLPチーム  2003年入社、12年目  関わってきた技術  形態素解析、かな漢字変換、情報検索、情報抽出、 レコメンド、etc  関わってきた商品  JMAT、AT... 続きを読む

Python - 【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ - Qiita

2015/11/19 107 users 協調フィルタリング 短所 フィ アルゴリズム Python

※この表は神嶌 敏弘先生が人工知能学会誌に連載した解説記事『推薦システムのアルゴリズム』から転載したものです。 アルゴリズムの説明 ■ 協調フィルタリングとは アイテム利用者の行動履歴を元にレコメンドする方法です。Amazonの『この商品を買った人は、こんな商品も』機能が有名です。協調フィルタリングによるレコメンドはユーザの行動を元にレコメンドする方法です。 ■ 内容ベース（コンテンツベース）フィ... 続きを読む