検索マーケターが知っておくべき検索エンジンと機械学習の話 - ブログ - 株式会社JADE
こんにちは、株式会社JADE創業者の長山一石です。以前は、主に Google と Twitter のスパム検出チームで働いていました。 2019 年の記事では、「レンダー バジェット」という用語を作りました。今日は、マーケティング担当者が機械学習と検索エンジン、主に Google について知っておくべきことについて少しお話ししたいと思います。 「検索における機械学習の重要性を説明してください」 私は仕事柄、よく面接をします。検索マーケティング業務経験者の方ともよくお話をします。その中でよく使う質問の 1 つに、「今日の Google 検索における機械学習の重要性について説明してください」というものがあります。しかし、応募者の方が満足のいく答えを思いつくことは非常にまれです。犯しがちなよくある間違いの 1 つは、RankBrain、BERT、MUM などの、Google 検索で使用されている
SEOやるなら、読んでおきたい！「本質」がわかり、「応用」ができる7冊！ | Web担 オススメの課題図書
世の中にはブログ、ニュースサイト、ECサイト、サービスサイトなど、さまざまなタイプのWebサイトがある。ECサイトであれば、膨大な商品があり、商品1つにも色違い、サイズ違いなどがある。また、ニュースサイトなら、1日に何百記事も新規公開されている。1冊目の書籍には、こうしたWebサイトのタイプの違いによるSEOについては詳しく踏み込んでいない。そこで参考になるのが次の本だ。 2冊目：『いちばんやさしいスマートフォンSEOの教本 人気講師が教える検索に強いスマホサイトの作り方』（江沢真紀、コガン・ポリーナ、井上達也：著 インプレス：刊）本書では、実際のWebサイト制作において、サイトのタイプ別に配慮すべきポイントを画面を示しながら詳しく説明している。スマートフォンを前提として書かれている点もありがたい。「実務的な面での基本になる書籍だ」と伊東さんはオススメの理由を説明してくれた。 検索エンジン
【日本語モデル付き】2022年にマルチモーダル処理をする人にお勧めしたい事前学習済みモデル - Qiita
要点 OpenAI CLIPの日本語モデルを作り、公開しました。ご活用ください。 CLIPとは画像とテキストの埋め込みモデル（意味を表す固定長のベクトルに変換するモデル）であり、意味が近い画像とテキスト同士が近いベクトルになるという性質を持っています。4億枚の多様な画像とテキストのペアを用いて学習されており、高いゼロショット性能を備えています。 応用例：テキストによる画像の検索、類似画像検索、画像 and/or テキストの分類、クラスタリング、画像やテキストの特徴量生成など 日本語CLIPモデルはHugging Face Model Hubからダウンロードできます。 応用方法を理解するためのサンプルコードとその解説を、4つの記事にして順次公開する予定です。進捗状況: 1/4。 日本語CLIPモデルの使い方、サンプルコード（鋭意作成中） 長くなるので使い方の解説は別の記事にしました。 すぐに
【日本語CLIP基礎】画像とテキストの類似度計算、画像やテキストの埋め込み計算、類似画像検索 - Qiita
日本語CLIPクラス 日本語CLIPモデルを表すクラスを定義します。クラスは次の3つで構成されます。 ClipTextModel: CLIPのテキストエンコーダーモデル ClipVisionModel: CLIPの画像エンコーダーモデル ClipModel: CLIPモデル。ClipTextModelとClipVisionModelの両方を内包する。 どのクラスも基本構造は同じで、学習済みモデルの読み込み（__init__）、テキストや画像のエンコード（encode*）、推論（forward）、保存（save）を行うメソッドを持っています。 その中でも特に重要なのがエンコードメソッド（encode_text/encode_image/encode）です。 本記事ではエンコードメソッドの使いこなし方について例を用いて説明をしていきます。 import os import torch from
最新の情報検索手法を知るにはどうしたらいいの...という人に向けたコンテンツまとめ記事2021 - Qiita
こんにちは。情報検索分野の勉強をしている @KoheiShinden です。 最近、「教科書読んだ後の最新の情報検索について知りたいんだけど何かいい記事とか媒体知ってる？」という質問を受けて自分が勉強する時に役立ったコンテンツをまとめて紹介するという機会が数回ありました。 そこで、そんな時にサッと紹介できるようにまとめてみようと思いこの記事を書くに至りました。 0. はじめに ここでは簡単にこの記事がどんな内容かを書きます。 この記事で書いてること 2021年11月現在の情報検索に関連する書籍・論文・記事・動画・コミュニティなどのコンテンツのリンクと簡単な説明を行っています。完全に主観です。 特に、書籍で得られる基礎的な知識から BERT などの機械学習手法を適用した最新の手法までにはなかなかのギャップがあるのでそこを埋めるための手助けができたらなと思います。 この記事で書いていないこと
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