機械学習エンジニアが知るべき10のアルゴリズム
前回の投稿から大分時間が空いてしまいましたが、現在マーケティング部では、データサイエンスに関する知識を深めるために海外のデータサイエンス記事を翻訳するという取り組みを行っています。主に、KDnuggetsというサイトで紹介されている記事で人気のあるものを中心に選び、原著者より翻訳の許諾をいただけた記事を公開しております。不定期ですが、データサイエンスに関心のある皆様により良い情報を日本語でお届けできるように取り組んで参ります。 初回に取り上げたい記事はJames Le氏の「The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know」です。機械学習の手法が網羅的に紹介されており、実用例も示されています。初めて機械学習に取り組む方のご参考になれば幸いです。 SOURCE https://gab41.lab41.org/the-10-alg
テイラー・スウィフトはなぜ成功したのか？［マーケティング徹底解説］ - デスモスチルスの白昼夢
激動の21世紀音楽シーンにおいて最も成功したアーティストはテイラー・スウィフトである、という意見に異論を唱える者はいないだろう。巨大な商業的成功ゆえに、その音楽のみならず、ソーシャルメディアを使った巧みなデジタル戦略などビジネスやマーケティングの面でも注目されている稀有なアーティストである。海外ではビジネス系メディアやマーケ系・テック系ブログで取り上げられることも珍しくない。試しに「taylor swift marketing」で検索してみると、数多くの記事がヒットすることでも分かる。 21世紀においてカントリーがトレンドの中心になったことがないにも関わらず、カントリーを出自とするテイラー・スウィフトが最大の成功者になったのは非常に面白い現象である。そこには音楽の良さ以外に、市場とアーティストを繋ぐマーケティング力学が少なからず働いていたはずだ。 しかしここ日本では、音楽的なバックグラウン
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