Using Machine Learning to Discover Neural Network OptimizersPhilosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
「Google Home」、Bluetoothスピーカとペアリングして音楽再生が可能に
スマートスピーカ「Google Home」で、「Chromecast」を経由することなく任意のBluetoothスピーカで音楽を再生できるようになった。 米国時間3月28日から、Google Homeアプリを使用して、Google Homeと任意のBluetoothスピーカをペアリングできるようになった。そのスピーカを音楽再生のデフォルトスピーカとして設定すれば、次にGoogle Homeに音楽の再生を求めたときに、そのスピーカで再生されるようになる。そのBluetoothスピーカを、Google Homeと同期させた他の任意のスピーカとグループ化して、同時再生させることも可能だ。 Googleは28日付けのブログ記事でこの変更を発表した。これまでも、Google Homeで他のスピーカを制御したり、他のスピーカをグループ化することはできたが、ストリーミングデバイスである「Chromeca
XGBoost Parameters Tuning: A Complete Guide with Python Codes
Introduction If things don’t go your way in predictive modeling, use XGboost. XGBoost algorithm has become the ultimate weapon of many data scientists. It’s a highly sophisticated algorithm, powerful enough to deal with all sorts of irregularities of data. It uses parallel computation in which multiple decision trees are trained in parallel to find the final prediction. This article is best suited
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018)に参加 & 論文賞受賞しました - Gunosyデータ分析ブログ
はじめまして、データ分析部の小澤（id:skozawa）です。 3月12日(月)〜3月16日(金)に開催された言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) @岡山コンベンションセンターに、Gunosyから、関、久保、茂木、桾澤（インターン生）、小澤の5名で参加しました。 スポンサー発表 今回、Gunosyはゴールドスポンサーとして参加し、スポンサーブースでは、Gunosyにおける自然言語処理や機械学習を活用した取り組みについて、ポスター発表しました。 具体的には、以下のような発表をしました。 記事・動画閲覧ログを利用したニュース・動画配信の最適化 記事・動画閲覧ログを利用した広告配信の最適化 クリックベイトの分析 クリックされやすいがユーザの満足度を伴わないコンテンツの調査・定量化 DEIM 2018でも発表（タイトルと画像が一致しないニュース記事による クリックベイトの文析, 関, D
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