GoogleはChromeでサードパーティーCookieを廃止することを宣言しており、ウェブマーケティングはCookieレスのシステムを整えることが求められています。コードのパフォーマンス診断ソフトを開発するSentryが、実際にサードパーティーCookieを自社サイトから廃止した場合についてまとめています。 We removed advertising cookies, here’s what happened | Product Blog • Sentry https://blog.sentry.io/we-removed-advertising-cookies-heres-what-happened/ Cookieはウェブサイトがウェブブラウザに保存する情報で、サイトを訪れた日時や訪問回数などが記録されています。このCookieのおかげで、IDとパスワードを入力しなくても再び同じサイ

DMMでAWSセキュリティガードレールを作ったので、開発者がAWSセキュリティをチェックする文化を広げていきたい

D.M.です。今回は RPA にて PDF を OCR で読み取る検証をしたお話です。 TL;DR ・実用性は AI OCR しか勝たん。 ・AI OCR は Google vs Microsoft の構図。 両者精度高。 ・Google も Microsoft も API に無料枠があり Python などのプログラムで連携できる。 ・Microsoft は有料の RPA 連携機能が超絶楽勝なのでコードを書かない前提ならこっちも選択肢。非エンジニアでも楽々自動化できる。 ※関連記事 AI OCR でクレカ読み取りをやっています。 スマホNativeアプリでクレジットカード番号の読み取り機能の技術検証結果まとめ https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/technical_review_ocr_solutions_on_auto_detect

目次 目次 はじめに オススメの学習コンテンツ 【AWS SOME DAY】 【AWS ご利用開始時に最低限おさえておきたい10のこと】 【AWS Black Belt Online Seminar】 【AWS Hands-on for Beginners】 【ハンズオンチュートリアル】 さいごに はじめに 「AWSに興味はあるけど、何から始めたらいいか分からない」 そんな方々に向けて、たくさんあるAWSの学習コンテンツのうちのいくつかをまとめて、紹介していきたいと思います。 本記事で紹介するコンテンツは全てAWS公式のコンテンツとなっています。 オススメの学習コンテンツ 【AWS SOME DAY】 aws.amazon.com 概要 AWSの基本を1日かつ無料で学べてしまう太っ腹なトレーニングです 費用 無料 特徴 通常は会場でのリアル開催のようですが、2021年現在は「AWSome

皆さんは Web ページのスクレイピングって書いた事ありますか？私はあります。だってどんなに平和で平穏な生活を送っていても数年に一度はスクレイピングってしたくなりますよね。「うわーまじか！API ないのかよ…。」的な。 そうしたら HTTP クライアントと HTML パーサのライブラリを探してきてインストールした上でごりごり書くことになると思います。でも実際に書いてみると、そうやってライブラリのインストールをしたりサンプルコードで動作確認している時間よりも、HTML を解析して実際にパースしたところから対象の要素を取得して欲しい値を取り出す試行錯誤の時間の方が長かったっていう事はないですか？ 今日ご紹介する Node.js でお手軽スクレイピングは、その辺の試行錯誤の手間を極力減らすことが出来る方法です。2020 年夏の最新版です。 まずは環境から。特に古いものを使う理由もないので 202

この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built

はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub

はじめに 新しいサービスにはじめて触れるとき、どうやって学べば良いかが分からずに困ることってありませんか？ 特にパブリッククラウドは、サービス数が非常に多い上にアップデートが早いため、キャッチアップするのが大変ですよね。 本記事では、Microsoft Azure を学びたいと思っている方を対象に、オススメの学習方法についてまとめていきます。 想定読者 本記事が以下の皆様の Azure 学習の一助になれば幸いです。 これから Azure を学ぼうと思っている方 既に Azure を使っており、もっと学びたい方 AWS (Amazon Web Services) 経験者の方で Azure に興味がある方 GCP (Google Cloud Platform) 経験者の方で Azure に興味がある方 主要な学習リソースの概要 色々な学習リソースがありますが、Azure 公式ドキュメント と

by stem.T4L 宿泊予約サイトのBooking.comはプラットフォームに機械学習を取り入れており、毎日いくつものA/Bテストを実施して最適なオプションや表示方法を模索しています。機械学習を取り入れるなかで失敗と成功の両方を何度も経験してきたBooking.comが、150の成功モデルから学んだことについて論文を発表しました。「機械学習が現実の企業やプラットフォームのパフォーマンスにどう影響するのか」を述べたこの論文を、VMwareのCTOを務めたのちにAccelのベンチャーパートナーとなったAdrian Colyer氏がかみ砕いて解説しています。 150 Successful Machine Learning Models: 6 Lessons Learned at Booking.com (PDFファイル)http://delivery.acm.org/10.1145/3340

「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス Amazon Forecastは、なんらかの時系列データおよびその時系列データに影響を与えたであろう周辺情報、例えばある店舗の売り上げの時系列データおよび、その店舗の場所の天候、気温、交通量、曜日や祝祭日など売り上げに影響すると思われる周辺情報を与えると、予測に必要な機械学習モデルの構築、アルゴリズムの選定、モデルの正確性の検証や改善などを全て自動で実行し、売り上げに関する予測のデータを出力してくれるというサービスです。 一般に、機械学習を活用するには、学習用のデータと検証用のデータを用意し、学習用のデータから求められた予測結果を検証用データで検証して正確性を評価し、より適切なモデルやアルゴリズムを選択する、といった作業が発生します。 Amazon Fo

お仕事でSudachiを使って形態素解析を行っているのですが、それと互換した単語埋め込みモデルが必要になりました。 Sudachiの開発元であるワークスアプリケーションズさんから、Sudachiで分かち書き・学習したWord2Vecモデルが提供されています。 コーパスとして国語研日本語ウェブコーパス (nwjc)が使われてます gensim以外にも、fastTextで学習したモデルも近々公開予定とのことです (2019/6/1 現在) 大規模コーパスと複数粒度分割による日本語単語分散表現 モデルのダウンロード 上のURLから学習済みモデルをダウンロードします。 20190314のバージョンで、語数3644628、次元数300となってます 圧縮ファイルで5GB、解凍後で12GBくらいありますので注意してください $ wget https://object-storage.tyo2.conoh

サーチマーケティング戦術の効率性は常に変化している。 このゼロクリック50%超えは、トラフィックが発生しないという事実の裏返しとして、50%の「SERP面を活用したSEOの新しい機会」として捉え直すことができるはずだ。 On-SERP SEOの機会を検討すべき時である。 筆者の理解でこのコンセプトを言語化すれば、次の通りだ。 たとえクリックが発生しなくとも、自社プロダクト・サービスに関連するクエリでの自社露出を高めることにより認知を高め（クエリとブランドを消費者の脳の中で関連付けことを狙い）、最終的なビジネス目的達成に資する戦略ブランドへの検索需要を創出することを意図し、最終的に「すべての自社プロダクト・サービス関連一般キーワードに比べ、自社プロダクト名・サービス名での検索が最も多くなることを理想とする」野心的なSEO戦略ちなみに、On-SERP SEOの具体的な施策については、本セッショ

就職情報サイト「リクナビ」を運営するリクルートキャリアは2019年8月6日、就職活動をしている学生のサイト閲覧履歴などを基に内定辞退の指標を顧客企業に提供していたサービスで、同社と提携するサイトの閲覧履歴も取得していたと日経ｘTECHの取材に明らかにした。提携サイトから「個人を特定できないcookie（クッキー）情報を取得していた」（社外広報グループ）と説明するが、同社はクッキーを「リクナビID」に突合していた。他社が運営するサイトの閲覧履歴を基にした個⼈情報を第三者提供していたことになる。 内定辞退の可能性を指標データとして顧客企業に提供していたのは「リクナビDMPフォロー」。同社のプライバシーポリシーは、学生であるユーザーがログインしてサービスを利用した場合、「個人を特定したうえで、ユーザーが本サービスに登録した個人情報、およびcookie（クッキー）を使用」して、同サービスのほかに同

Point ■韓国のNCSOFT社によって、顔写真を二次元アニメ風に自動変換することのできるAIが開発される ■画像翻訳技術には、顔の中の注目すべき特徴を抽出し、不要な部分は無視するための「CAM技術」が使用されている ■今回は開発されたAIはアニメ像への変換だけでなく、ごく普通の風景写真を絵画の巨匠風にアレンジすることも可能 最近、顔をルネッサンス絵画風に変換してくれるAIアプリが話題となりましたが、今度はアニメです。 韓国のオンラインゲーム会社「NCSOFT」が、人の顔写真を二次元アニメキャラクターに変換してくれるAIを開発しました。 AIには「敵対的生成ネットワーク（GANs）」というディープ・ラーニングが用いられ、膨大な数の顔写真とアニメキャラの顔をAIに学習させることで、全く新しい画像サンプルを作り出すことができます。 この技術によって本人の顔の特徴を捉えたアニメキャラ像を生成す

AWSはオープンソースとして開発されているコードエディタVisual Studio Codeの拡張機能として、これまでプレビュー公開されていた「AWS Toolkit for Visual Studio Code」が正式版になったことを発表しました。 AWS Toolkit for Visual Studio Codeと、AWS Command Line Interface（AWS CLI）やDockerなどを組み合わせることで、サーバレスコンピューティング環境であるAWS Lambdaのローカル環境でのステップ実行やブレークポイントの設定などのデバッグ操作などが可能になります。 そして開発したアプリケーションをAWSの任意のリージョンへのデプロイもVisual Studio Codeから手軽に行えるようになります。 AWS Lambdaのローカルデバッグが可能 AWS Toolkit f