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2014年1月20日のブックマーク (4件)

  • 第1回 機械学習を実践する前の基礎知識 | gihyo.jp

    みなさん、次のようなことができたらいいと思ったことはありませんか? 「顧客ごとに、適したタイミングと内容で、DMを送信できたら……」 「CGM系サイトへの誹謗中傷なんかのスパム投稿を自動識別できたら……」 「サーバの負荷が高まるタイミングを事前に予測できたら……」 一見するとこれらは実現していることがまったく異なりますが、じつはある共通点があります。それは「データを分析し、その結果を活用している」という点です。 Data is Kingの考えから得られるメリット かつてAmazonに在籍していたRonny Kohaviは「Data is King at Amazon」と言い、データの重要性を説きました。事実、Amazonはユーザの購買履歴から商品のレコメンデーションを行い、ユーザのサイト内の遷移履歴やクリック率からサイト構造の改善を行うなど、データを徹底的に活用していることで知られています

    第1回 機械学習を実践する前の基礎知識 | gihyo.jp
    chezou
    chezou 2014/01/20
  • 夫が「美味しい」と言わないのは何故 - 明日は明日の風が吹く

    夫が私の作ったご飯に「美味しい」と言わないのは何故だろう? 私は毎日毎日夫にご飯を作っていた。 夫は飲み会なるものにほとんど行かないので毎日私は夫のご飯を作っていた。 私は料理が好きだ。毎日ご飯を作っても特に苦痛は感じない。 仕事が多忙のため、連日深夜帰宅になる夫を待って一緒にご飯をべていた。 ある程度の下ごしらえをしておいて、電話で帰宅時間を知ってから 一番美味しい状態でべてもらえるよう料理の仕上げに入る。 自分の作った料理を一番おいしい状態でべてもらいたいと思うのは 料理好きのプライドだ。 それでも夫は美味しいと言わない。何故だろう。 美味しくない これが答えだと終了してしまうのでもう少し考えてみる(涙) わざわざ言う必要を感じていない 美味しい?と聞けば美味しいと返ってはくる。毎回深夜に聞かれるのも嫌だろうと思って、ごくごくたまにでも聞かなくなったのはいつからだろう 不味かった

    夫が「美味しい」と言わないのは何故 - 明日は明日の風が吹く
    chezou
    chezou 2014/01/20
  • 事業拡大に突き進むクックパッドで、井原正博氏が抱く「危機感」とは?【連載:エンジニアの幸せな職場】 - エンジニアtype

    エンジニアにとって、当に「働きやすい環境」ってどんなのだろう? という疑問を解消すべく、組織づくりや職場環境に秀でたTech企業にインタビューを敢行するこの企画。インタビュアーは、エンジニアのためのポートフォリオサイト『Forkwell』や、エンジニア目線の求人・転職サイト『Forkwell Jobs』を運営する株式会社garbs取締役おおかゆかさん。エンジニアが「幸せに働ける職場」のあり方を探る! 株式会社garbs 取締役 Forkwellプロダクトマネージャー おおか ゆかさん [blog:表参道フォークウヱル別館] 関西学院大学経済学部を卒業後、独立系SIerを経てインフォシーク社に入社。楽天による買収後も含めて、インフォシークのログイン周辺機能や各種コミュニティサービスの開発を担当。その後フリーランスとして活動、業務委託で入ったgarbsで提案したエンジニアのスキルマッチングの

    事業拡大に突き進むクックパッドで、井原正博氏が抱く「危機感」とは?【連載:エンジニアの幸せな職場】 - エンジニアtype
    chezou
    chezou 2014/01/20
  • #CROSS2014 「機械学習 CROSS」セッションでお話しました | ALBERT Engineer Blog

    はじめに さる 1/17(金)に開催された CROSS 2014 の「機械学習 CROSS」にパネラーとして登壇し、マーケティング分野における機械学習の活用状況について語ってきました。このエントリでは、同セッションで語ったことを整理し、また語りきれなかったディスカッショントピックについて、わりと個人的な想いを綴っています。 なお、セッション中のツイートは 機械学習CROSSまとめ こちらにまとめられていますので、あわせてご覧いただけると幸いです。 また、セッションオーナーの PFI 比戸さんや、パネラーとして同席された FFRI 村上さん、CROSS のセッションレポーターによるレポート記事が各種ブログ・メディアに掲載されています。 機械学習CROSSをオーガナイズしました 機械学習時代がやってくる――いいソフトウェアとマルウェアの違いは? 「機械学習CROSS」レポート 他のパネラーのご

    chezou
    chezou 2014/01/20
    “機械学習のアウトプットに対して、ドメイン知識を用いたルールベースのフィルタリングなどを加えた上で、顧客に提供するのが適切な結果になる場合が私の経験上、多いように思われます。”