最近では機械学習の認知度も上がってきていて専門家でなくてもナイーブベイズやSVMなどの名前を知っている人も増えてきたように思う。 そんなわけでちょっと機械学習をはじめてみようかな、と思っている人も多いのではないだろうか。とはいえ「数式よくわからない」「確率嫌い」といった理由で尻込みしているケースも多いのでは。 そこで予備知識ゼロでもわかるような機械学習の入門記事を書いてみたよ。 機械学習を「作りたい」のか「使いたいのか」 まず最初に確認したいのがこれ。使いたいだけならまずはSVMを使ってみれば良い。世の中にはlibsvmやsvmlightという良いツールがあるのでそれを使おう。以下の記事は機械学習を「作りたい」「仕組みを知りたい」人向けの内容になっている。 「最も簡単な機械学習はナイーブベイズ」という幻想 機械学習といえばナイーブベイズという話がよくある。ナイーブ(単純)という名前からいか

はじめに こんにちは。Gunosyデータ分析部の大曽根(@dr_paradi) です。最近はJOHN TROPEA BAND featuring STEVE GADD etcのライブを観に行きました。 業務では主にニュースパスのユーザ行動分析、記事配信アルゴリズム開発全般を担当しています。 先日開催されました、AWS Dev Day Tokyo 2017において、「Gunosy における AWS 上での自然言語処理・機械学習の活用事例」というタイトルで発表してきましたので、その内容について簡単ですが書きたいと思います。 はじめに 発表内容 記事分類 属性推定 + スコアリング 属性推定 スコアリング 効果測定 (ABテスト) おわりに 発表内容 私が発表した内容は下記のスライドにまとまっています。弊社が提供するサービスのニュースドメインのもの(グノシー、ニュースパス)における処理の流れを大

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User Experience Design の仕事に携わっていると、アウトプットの定義に迷うときがあります。ユーザーエクスペリエンスデザイン成果物リスト（User Experience Deliverables）でも定義されているユーザリサーチ、ペルソナ設計、シナリオの作成…と一連のフローは定着しつつあるものの、"Experience"すなわちユーザの「体験や経験」をデザインすることの目的意識が薄れていく一方で、User Experience という言葉が一人歩きしているような気がしています。 ユーザについて考えようとしても職種や部署属性、スキルというフィルターが邪魔をし、なかなか外の情報を組織の中にインプットしようとしてもうまくいきません。実務に落とし込むための力量を兼ね揃える必要もありますが、そのような状況下では「誰に」に加えて、「どのような価値を提供しているのか？」のキークエスチョ

これはなに？ はじめに AGCあれこれ Temporary I HOPEHOPEHOPE ASTRONAUT NOW LOOK WHERE YOU ENDED UP ふと気になりました いい時代ですね 1201&1202エラー なにそれ？ カ、カルマンフィルターだー！！！ カルマンフィルターの開発経緯 その他面白コメントアウト集 TRASHY LITTLE SUBROUTINES（つまんないサブルーチン） NUMERO MYSTERIOSO（神秘の数字） OFF TO SEE THE WIZARD COME AGAIN SOON HONI SOIT QUI MAL Y PENSE（悪意を抱く者に災いあれ）、NOLI ME TANGERE（私に触れるな） PINBALL_GAME_BUTTONS_AND_LIGHTS.agc おわりに 反省 参考文献 これはなに？ この記事はeeic Adv

みなさんこんにちは、サイバーエージェントでフロントエンドを中心に開発しています原(@herablog)です。 アメブロでは、2016年9月にフロントエンドをJavaベースのアプリから、node.js・Reactベースのアプリへとシステムの移行をおこないました。本記事では、その移行へといたる経緯やゴール、システム設計、その結果についてお伝えします。 リリース直後に気づいているツワモノな方もいらっしゃいました。 アメブロのSP版がReactのSSRでフルリニューアルしたのを観測した — hr (@hrloca) 2016年9月1日 システム移行へといたる経緯 2004年から始まり、日本国内で最大規模のブログサービスとなったアメブロは、システムの肥大化や多数の関係者が存在したことによるモジュール・導線の急増などの理由により、ページ表示スピードが遅くなり、ページビュー数にも明らかに影響を与えるよう

It is very rare for usability studies to employ tasks that are so simple that users can perform them in a few seconds. Usually, it is better to have the users perform more goal-directed tasks that will take several minutes. In a project I'm working on now, the tasks often take more than half an hour (admittedly, it's a site that needs much improvement). Given that the redesign scored better than t

Inspiring growth through innovative app experiences and digital products We deliver high-profile, can’t fail applications for a variety of clients and industries. With a focus on mobile applications for handsets and tablets, native development is our specialty while we also have in-depth experience with newer, cross-platform technologies such as React Native and Flutter. We help our clients engage

Summary: WebFonts are awesome and here to stay. However, if used improperly, they can also impose a huge performance penalty. In this post, I explain how Rubygems.org painted 10x faster just by making a few changes to its WebFonts. (3671 words/18 minutes) I’m passionate about fast websites. That’s a corny thing to say, I realize - it’s something you’d probably read on a resume, next to a descripti

ドラマやYouTubeで活躍している「箭内夢菜」について取り上げていきます。 「ゆるキャン」や「チアダン」など、話題のドラマにも出演 …

12月、私は PuPPy(the Puget Sound Python users group)の会合でQ&A セッション を行いました。そこでようやくPython 3が誕生した理由と、string/bytesに関する全てを説明しました。Python 3が作られた理由をユーザはもう知っているはずだと思っていたので、私はこの説明で称賛を得たことに、ちょっと驚きました。後で考えてみると、Pythonに詳しい人もそうでない人も含めて大多数の人が、その理由を探すように言われたり、好奇心からその理由を探し当てられるなどと考えた私が愚かでした。ですから、このブログの記事で、Python 3が存在する理由をわかりやすく説明します。後方互換性の全くない unicode / str / bytes の仕様変更は、Python 3のコードの移植の中でも本当に難解な部分ですので、私たちがその仕様変更を選択した理

2015年に取材をしたアプリの、ダウンロード数や収益などをまとめました。※データなどはあくまで取材当時のものです。 ゲーム編（23アプリ） １、BrainWars ジャンル：脳トレゲーム 1,000万ダウンロード（海外比率95％） <メモ> ・リアルタイムで2,000〜3,000対戦されている（うち10％がフレンド対戦） ・収益（課金と広告の割合）は広告が若干多い。収益性が高いのは日本とアメリカ。 ・ARPUは高くない。トップレベルでも、週1,000円くらいの課金額。 対戦中の「感情スタンプ」には、国ごとの性格がでやすい。 参照：脳トレ対戦アプリ「BrainWars」創業者がソシャゲじゃなく教育ゲームをつくった理由。 ２、Train Drive ATS ジャンル：電車運転シミュレーター 無料版：500万ダウンロード（日本1：海外9） 有料版：85,000ダウンロード（日本1：海外2） 収益

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