No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
こんにちは。サービス開発エンジニアの出口貴也 (@dex1t) です。 私は4月までユーザーファースト推進室にて、ユーザー体験の数値化や、その下地作りに取り組んでいました。まだ模索段階ではありますが、本エントリにてこの試みの現状をご紹介します。 点だけでなく線も検証する リーンスタートアップのBMLループに代表されるように、サービス開発において、検証のフェーズは非常に重要です。 クックパッドでも、開発と検証はセットで考えられており、施策の良し悪しを指標から判断することは日常的に行われています。 ただ同時に、施策単体の検証だけでなく、施策を実施した結果、サービスを通してユーザーが得る体験がどうなったかを検証することも重要です。 クックパッドで言えば、「レシピを探す」機能 (点) だけを改善するのはもちろん、その前後関係を含め「レシピを探し、レシピを決め、作ってよかった!と思えた」という一連の
会員事業部の有賀 (@chezou) です。 クックパッドは、先日学術機関向けにレシピと献立のデータを公開しました。 研究者の方々にクックパッドのレシピ・献立を使っていただくことで、料理に関する研究の発展に貢献できればと思いデータ公開に至りました。 今回は、その中でもクックパッドのレシピデータを使った分析事例として、word2vec を使ったテキスト分析を行ったのでご紹介します。 なお、 3 / 7 (土) に日経新聞電子版さんと共催で、このデータを含む各種データを使った学生向けデータハッカソンを開催します。締め切りは 2 / 27 (金) と間近ですが、興味がある方はぜひご参加ください。 word2vec とは word2vec は単語を意味を含んだベクトルで表現できるようにするツールです。Tomas Mikolov らが提案し、その実装を公開しています。 CBOW (Continuou
「食と機械学習」のコラボレーションをできないかと最近常々考えています。例えば、「地球上に存在する全ての料理本を何らかのアルゴリズムに入力し、人間にとって『美味しい』レシピとはどういう特徴を持つかを学習し、今まで人類が食べたことのないような斬新なレシピを自動生成する」ことが出来たとしたら素晴らしいとは思いませんか? レシピの自動生成はさすがに難しそうなので、今回は人気になるレシピに共通する特徴は何かという問いに答えることを目標とします。具体的には、Cookpadのレシピが与えられたとして、そのつくれぽ数を予測する問題に挑戦してみます。レシピが人気になるか否かの要因としては、どういう材料を使用するか、レシピがどれだけ健康的か、またどれだけ手軽に調理できるかなど様々な要因が考えられますが、今回特に興味があるのはレシピの名前や紹介文などの文章の言葉遣いがそのレシピの人気度にどのような影響を及ぼすか
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